Types of Stroke Among People Living With HIV in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most studies of stroke in people living with HIV (PLWH) do not use verified stroke diagnoses, are small, and/or do not differentiate stroke types and subtypes. SETTING: CNICS, a U.S. multisite clinical cohort of PLWH in care. METHODS: We implemented a centralized adjudication stroke protocol to identify stroke type, subtype, and precipitating conditions identified as direct causes including infection and illicit drug use in a large diverse HIV cohort. RESULTS: Among 26,514 PLWH, there were 401 strokes, 75% of which were ischemic. Precipitating factors such as sepsis or same-day cocaine use were identified in 40% of ischemic strokes. Those with precipitating factors were younger, had more severe HIV disease, and fewer traditional stroke risk factors such as diabetes and hypertension. Ischemic stroke subtypes included cardioembolic (20%), large vessel atherosclerosis (13%), and small vessel (24%) ischemic strokes. Individuals with small vessel strokes were older, were more likely to have a higher current CD4 cell count than those with cardioembolic strokes and had the highest mean blood pressure of the ischemic stroke subtypes. CONCLUSION: Ischemic stroke, particularly small vessel and cardioembolic subtypes, were the most common strokes among PLWH. Traditional and HIV-related risk factors differed by stroke type/subtype. Precipitating factors including infections and drug use were common. These results suggest that there may be different biological phenomena occurring among PLWH and that understanding HIV-related and traditional risk factors and in particular precipitating factors for each type/subtype may be key to understanding, and therefore preventing, strokes among PLWH.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».