The association between hepatitis B virus infection and nonliver malignancies in persons living with HIV: results from the EuroSIDA study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to assess the impact of hepatitis B virus (HBV) infection on non-liver malignancies in people living with HIV (PLWH). METHODS: All persons aged ≥ 18 years with known hepatitis B virus (HBV) surface antigen (HBsAg) status after the latest of 1 January 2001 and enrolment in the EuroSIDA cohort (baseline) were included in the study; persons were categorized as HBV positive or negative using the latest HBsAg test and followed to their first diagnosis of nonliver malignancy or their last visit. RESULTS: Of 17 485 PLWH included in the study, 1269 (7.2%) were HBV positive at baseline. During 151 766 person-years of follow-up (PYFU), there were 1298 nonliver malignancies, 1199 in those currently HBV negative [incidence rate (IR) 8.42/1000 PYFU; 95% confidence interval (CI) 7.94-8.90/1000 PYFU] and 99 in those HBV positive (IR 10.54/1000 PYFU; 95% CI 8.47-12.62/1000 PYFU). After adjustment for baseline confounders, there was a significantly increased incidence of nonliver malignancies in HBV-positive versus HBV-negative individuals [adjusted incidence rate ratio (aIRR) 1.23; 95% CI 1.00-1.51]. Compared to HBV-negative individuals, HBsAg-positive/HBV-DNA-positive individuals had significantly increased incidences of nonliver malignancies (aIRR 1.37; 95% CI 1.00-1.89) and NHL (aIRR 2.57; 95% CI 1.16-5.68). There was no significant association between HBV and lung or anal cancer. CONCLUSIONS: We found increased rates of nonliver malignancies in HBsAg-positive participants, the increases being most pronounced in those who were HBV DNA positive and for NHL. If confirmed, these results may have implications for increased cancer screening in HIV-positive subjects with chronic HBV infection.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,000 | 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 ».