Risk of Incident Diabetes Mellitus, Weight Gain, and Their Relationships With Integrase Inhibitor–Based Initial Antiretroviral Therapy Among Persons With Human Immunodeficiency Virus in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Integrase strand transfer inhibitor (INSTI)-based combination antiretroviral therapy (cART) is associated with greater weight gain among persons with human immunodeficiency virus (HIV), though metabolic consequences, such as diabetes mellitus (DM), are unclear. We examined the impact of initial cART regimen and weight on incident DM in a large North American HIV cohort (NA-ACCORD). METHODS: cART-naive adults (≥18 years) initiating INSTI-, protease inhibitor (PI)-, or nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI)-based regimens from January 2007 through December 2017 who had weight measured 12 (±6) months after treatment initiation contributed time until clinical DM, virologic failure, cART regimen switch, administrative close, death, or loss to follow-up. Multivariable Cox regression yielded adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for incident DM by cART class. Mediation analyses, with 12-month weight as mediator, similarly adjusted for all covariates. RESULTS: Among 22 884 eligible individuals, 47% started NNRTI-, 30% PI-, and 23% INSTI-based cART with median follow-up of 3.0, 2.3, and 1.6 years, respectively. Overall, 722 (3%) developed DM. Persons starting INSTIs vs NNRTIs had incident DM risk (HR, 1.17 [95% CI, .92-1.48]), similar to PI vs NNRTI initiators (HR, 1.27 [95% CI, 1.07-1.51]). This effect was most pronounced for raltegravir (HR, 1.42 [95% CI, 1.06-1.91]) vs NNRTI initiators. The INSTI-DM association was attenuated (HR, 1.03 [95% CI, .71-1.49] vs NNRTIs) when accounting for 12-month weight. CONCLUSIONS: Initiating first cART regimens with INSTIs or PIs vs NNRTIs may confer greater risk of DM, likely mediated through weight gain.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».