Cause‐specific mortality after diagnosis of cancer among HIV‐positive patients: A collaborative analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
People living with HIV (PLHIV) are more likely than the general population to develop AIDS-defining malignancies (ADMs) and several non-ADMs (NADMs). Information is lacking on survival outcomes and cause-specific mortality after cancer diagnosis among PLHIV. We investigated causes of death within 5 years of cancer diagnosis in PLHIV enrolled in European and North American HIV cohorts starting antiretroviral therapy (ART) 1996-2015, aged ≥16 years, and subsequently diagnosed with cancer. Cancers were grouped: ADMs, viral NADMs and nonviral NADMs. We calculated cause-specific mortality rates (MR) after diagnosis of specific cancers and compared 5-year survival with the UK and France general populations. Among 83,856 PLHIV there were 4,436 cancer diagnoses. Of 603 deaths after ADM diagnosis, 292 (48%) were due to an ADM. There were 467/847 (55%) and 74/189 (39%) deaths that were due to an NADM after nonviral and viral NADM diagnoses, respectively. MR were higher for diagnoses between 1996 and 2005 versus 2006-2015: ADMs 102 (95% CI 92-113) per 1,000 years versus 88 (78-100), viral NADMs 134 (106-169) versus 111 (93-133) and nonviral NADMs 264 (232-300) versus 226 (206-248). Estimated 5-year survival for PLHIV diagnosed with liver (29% [19-39%]), lung (18% [13-23%]) and cervical (75% [63-84%]) cancer was similar to general populations. Survival after Hodgkin's lymphoma diagnosis was lower in PLHIV (75% [67-81%]). Among ART-treated PLHIV diagnosed with cancer, MR and causes of death varied by cancer type, with mortality highest for liver and lung cancers. Deaths within 5 years of NADM diagnoses were more likely to be from cancer than AIDS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».