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Enregistrement W3161453263 · doi:10.1136/bmjopen-2021-048744

Incidence of diabetes mellitus among people living with and without HIV in British Columbia, Canada between 2001 and 2013: a longitudinal population-based cohort study

2021· article· en· W3161453263 sur OpenAlexafffundabout
Andreea Bratu, Taylor McLinden, Katherine W. Kooij, Monica Ye, Jenny Li, Jason Trigg, Paul Sereda, Ni Gusti Ayu Nanditha, Viviane D. Lima, Silvia Guillemi, Kate Salters, Robert S. Hogg

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDemographySerostatusIncidence (geometry)Poisson regressionPopulationConfoundingRate ratioCohortDiabetes mellitusCohort studyGerontologyEpidemiologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineEnvironmental healthImmunologyViral loadEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: People living with HIV (PLHIV) are increasingly at risk of age-related comorbidities such as diabetes mellitus (DM). While DM is associated with elevated mortality and morbidity, understanding of DM among PLHIV is limited. We assessed the incidence of DM among people living with and without HIV in British Columbia (BC), Canada, during 2001-2013. METHODS: We used longitudinal data from a population-based cohort study linking clinical data and administrative health data. We included PLHIV who were antiretroviral therapy (ART) naïve at baseline, and 1:5 age-sex-matched persons without HIV. All participants had ≥5 years of historic data pre-baseline and ≥1 year(s) of follow-up. DM was identified using the BC Ministry of Health's definitions applied to hospitalisation, physician billing and drug dispensation datasets. Incident DM was identified using a 5-year run-in period. In addition to unadjusted incidence rates (IRs), we estimated adjusted incidence rate ratios (IRR) using Poisson regression and assessed annual trends in DM IRs per 1000 person years (PYs) between 2001 and 2013. RESULTS: A total of 129 PLHIV and 636 individuals without HIV developed DM over 17 529 PYs and 88,672 PYs, respectively. The unadjusted IRs of DM per 1000 PYs were 7.4 (95% CI 6.2 to 8.8) among PLHIV and 7.2 (95% CI 6.6 to 7.8) for individuals without HIV. After adjustment for confounding, HIV serostatus was not associated with DM incidence (adjusted IRR: 1.03, 95% CI 0.83 to 1.27). DM incidence did not increase over time among PLHIV (Kendall trend test: p=0.9369), but it increased among persons without HIV between 2001 and 2013 (p=0.0136). CONCLUSIONS: After adjustment, HIV serostatus was not associated with incidence of DM, between 2001 and 2013. Future studies should investigate the impact of ART on mitigating the potential risk of DM among PLHIV.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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