Adverse Event Risk Assessment on Patients Receiving Combination Antiretroviral Therapy in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To determine the risk factors for the development of serious adverse events (AEs) in black adult patients on combination antiretroviral therapy (cART). Methods: This prospective cohort study consisted of 368 adult black HIV positive patients receiving cART at the Grey’s Hospital, KwaZulu-Natal, South Africa. Patients were intensively monitored for incidence of adverse events and the factors associated with their development, under the Antiretroviral Cohort Adverse Event Monitoring in KwaZulu-Natal (ACADEMIK). Multiple logistic regression models were used to identify the risk factors for AEs. Results: A total of 406 AEs were reported across the 13 patient hospital visits in the study. Peripheral neuropathy was the most prevalent adverse event (16%), followed by hypercholesterolaemia (14%), lipoatrophy/lipodystrophy (13%) and skin reaction (11%). Cluster differentiation (CD4) counts (p = 0.0280), age (p = 0.0227) and weight (p = 0.0017) were identified as the significant predictors for hypercholesterolaemia, while sex (p = 0.0309) was significant with respect to skin reaction. CD4 counts (p=0.0200) was also significant for lipoatrophy/lipodystrophy. Skin reaction (23%), diarrhea (18%), hypercholesterolaemia (15%), thrombocytopenia (15%) and peripheral neuropathy (13%) were the top five most incident AEs. Overall, about 46% of the regimens administered were tenofovir-based and 31% zidovudine-based. Conclusions: To enhance the prevention of hypercholesterolaemia, lipoatrophy/lipodystrophy and skin reaction among black adult HIV positive patients on cART, we recommend that CD4 counts and weight be closely monitored and documented during clinic visits.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».