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Enregistrement W3157854184 · doi:10.1097/md.0000000000025678

Immune activation and chronic inflammation

2021· article· en· W3157854184 sur OpenAlexaff
Delphine Sauce, Valérie Pourcher, Tristan Ferry, Jacques Boddaert, Laurence Slama, Clotilde Allavena

Notice bibliographique

RevueMedicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesVlaamse regeringVifor PharmaAgence Nationale de Recherches sur le Sida et les Hépatites ViralesInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleViiV HealthcareGilead Sciences
Mots-clésMedicineNeopterinComorbidityImmunologyInternal medicineDiabetes mellitusInflammationPopulationEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: HIV infection has become a chronic disease, with a lower mortality, but a consequent increase in age-related noninfectious comorbidities. Metabolic disorders have been linked to the effect of cART as well to the effects of immune activation and chronic inflammation. Whereas it is known that aging is intrinsically associated with hyperinflammation and immune system deterioration, the relative impact of chronic HIV infection on such inflammatory and immune activation has not yet been studied focusing on an elderly HIV-infected population.The objectives of the study were to assess 29 blood markers of immune activation and inflammation using an ultrasensitive technique, in HIV-infected patients aged ≥75 years with no or 1 comorbidity (among hypertension, renal disease, neoplasia, diabetes mellitus, cardiovascular disease, stroke, dyslipidemia, and osteoporosis), in comparison with age-adjusted HIV-uninfected individuals to identify whether biomarkers were associated with comorbidities. Wilcoxon nonparametric tests were used to compare the levels of each marker between control and HIV groups; logistic regression to identify biomarkers associated to comorbidity in the HIV group and principal component analysis (PCA) to determine clusters associated with a group or a specific comorbidity.A total of 111 HIV-infected subjects were included from the Dat'AIDS cohort and compared to 63 HIV-uninfected controls. In the HIV-infected group, 4 biomarkers were associated with the risk of developing a comorbidity: monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1), neurofilament light chain (NF-L), neopterin, and soluble CD14. Six biomarkers (interleukin [IL]-1B, IL-7, IL-18, neopterin, sCD14, and fatty acid-binding protein) were significantly higher in the HIV-infected group compared to the control group, 11 biomarkers (myeloperoxydase, interleukin-1 receptor antagonist, tumor necrosis factor receptor 1, interferon-gamma, MCP-1, tumor necrosis factor receptor 2, IL-22, ultra sensitivity C-reactive protein, fibrinogen, IL-6, and NF-L) were lower. Despite those differences, PCA to determine clusters associated with a group or a specific comorbidity did not reveal clustering nor between healthy control and HIV-infected patients neither between the presence of comorbidity within HIV-infected group.In this highly selected geriatric HIV population, HIV infection does not seem to have an additional impact on age-related inflammation and immune disorder. Close monitoring could have led to optimize prevention and treatment of comorbidities, and have limited both immune activation and inflammation in the aging HIV population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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