Metabolic Risk Factors as Differential Predictors of Profiles of Neurocognitive Impairment Among Older HIV+ and HIV− Adults: An Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Neurocognitive performance among older persons, including those living with HIV (people living with HIV [PLWH]), exhibits significant heterogeneity, suggesting subpopulations with differing profiles of neurocognitive impairment (NCI). Metabolic factors are associated with NCI, but their relationships to cluster-derived NCI profiles are unknown. METHOD: Participants (144 PLWH and 102 HIV uninfected) aged 50+ years completed a neuropsychological battery assessing seven cognitive domains. Latent class analysis (LCA) identified NCI profiles separately by HIV serostatus and in a combined sample. Obtained classes were examined against the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and diagnoses of HIV-associated neurocognitive disorders (HAND). Multinomial regression identified metabolic predictors of classification. RESULTS: LCA identified three latent classes in each participant sample: Class1Multidomain NCI (high probability of impairment across multiple domains), Class 2Learning & Recall NCI (high probability of impairment in learning and recall), and Class 3NC Unimpaired (low probability of NCI across all domains). Severity of NCI implied by classes corresponded with MoCA scores and HAND diagnoses. In analyses on the combined sample, compared to HIV-uninfected individuals, PLWH were more likely to be in Class1Multidomain NCI. Among PLWH, those with dyslipidemia and hypertension had greater odds of classification in Class 1Multidomain NCI while those with central obesity had higher odds of classification in Class 2Learning & Recall NCI; metabolic syndrome approached significance as a differential predictor. Regardless of HIV status, individuals with diabetes were more likely to be in Class 1Multidomain NCI. CONCLUSIONS: Metabolic risk factors confer heightened risk of NCI in HIV infection. Interventions to reduce metabolic risk may improve neurocognitive outcomes among PLWH.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».