Serum Triglycerides, HIV Infection, and Highly Active Antiretroviral Therapy, Aquitaine Cohort, France, 1996 to 1998
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to identify factors associated with serum triglyceride (TG) evolution in HIV-1-infected patients when highly active antiretroviral treatment (HAART) with or without protease inhibitors (PI) was introduced. Among 3191 patients of the Aquitaine Cohort (multirisk, both genders, multiple treatment patterns) observed during 1996 through 1998, 1429 had at least two measurements of TG, viral load, and CD4 cell count. Median follow-up was 21 months (interquartile range [IQR], 11-26) and median number of TG measures was 6 (IQR, 3-10). Median TG at baseline was 1.32 mmol/L (IQR, 0.91-2.05) and increased significantly over time (+2.5% for 100 days; 95% confidence interval [CI], 1.9-3.1). Longitudinal analysis of variations of TG was performed using mixed models. In crude analysis, baseline TG was higher in men, in those aged over 36 years, and in homosexuals. The following time-dependent variables were associated with an increase of TG: body weight increasing to >65 kg, diagnosis of AIDS, CD4 cell count falling to <50 cells/mm3, viral load falling to <500 cp/ml, and introduction of nucleoside analogues and PIs. In multivariate analysis, age >36 years (change of +17% of the TG level; 95% CI, 11-24), homosexuals (+13%; 95% CI, 4-23), AIDS stage (+12%; 95% CI, 5-19), weight >65 kg (+7%; 95% CI, 2-12) and PI (+21%; 95% CI, 17-27) remained significant. Factors identified before the availability of PI remain important but HAART with PI is a new major contributing factor to increased TG levels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».