Immune recovery after antiretroviral therapy initiation: a challenge for people living with HIV in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Immune recovery reflects health conditions. Our goal was to estimate the time it takes to achieve immune recovery and its associated factors, in people living with HIV (PLHIV), after antiretroviral therapy (ART) initiation. A historical cohort study was performed among PLHIV (> 18 years-old) in Minas Gerais State, Brazil, using data from healthcare databases. Patients initiating ART between 2009-2018, with T-CD4+ lymphocytes and viral load recorded before and after antiretroviral therapy were included. The outcome is achievement of immune recovery, defined as the first T-CD4+ > 500 cells/µL after ART initiation. Explanatory variables were age, gender, place of residence, year of ART initiation, baseline viral load and T-CD4+, viral load status, and adherence to ART at follow-up. Descriptive analysis, cumulative, and person-time incidences of immune recovery were estimated. Median-time to immune recovery was estimated using Kaplan-Meier method. Factors associated with immune recovery were assessed by Cox regression. Among 26,430 PLHIV, 8,014 (30%) were eligible. Most were male (67%), mean age 38.7 years, resided in non-central region, median-baseline T-CD4+ = 228 cells/µL (< 200 cells/µL = 43%) and viral load median-baseline = 4.7 log10 copies/mL (detectable viral load = 99%). Follow-up time = 15,872 person-years. Cumulative and incidence rate were 58% (95%CI: 57-58) (n = 4,678) and 29.47 cases/100 person-years, respectively. Median-time to immune recovery was of 22.8 months (95%CI: 21.9-24.0). Women living with HIV, younger than 38 years of age, with T-CD4+ baseline > 200 cells/µL, detectable viral load (baseline), antiretroviral therapy-adherence and undetectable viral load (follow-up) were independently associated with immune recovery. Time to immune recovery remains long and depends on early treatment and antiretroviral therapy-adherence.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».