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Enregistrement W4220735121 · doi:10.1371/journal.pone.0264843

Effects of undernutrition on opportunistic infections among adults living with HIV on ART in Northwest Ethiopia: Using inverse-probability weighting

2022· article· en· W4220735121 sur OpenAlexaff
Animut Alebel, Daniel Demant, Pammla Petrucka, David Sibbritt

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMalnutritionChecklistPopulationDemographyInverse probability weightingConfidence intervalCohortCohort studyGerontologyPediatricsEnvironmental healthInternal medicinePropensity score matchingPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Opportunistic infections (OIs) are the leading causes of hospitalization, morbidity, and mortality (accounting for 94.1% of all deaths) in people living with human immunodeficiency virus (PLHIV). Despite evidence suggested that undernutrition significantly increases the risk of OIs in PLHIV, to our knowledge, no study has examined the actual effects of undernutrition on OIs in this population, particularly in low-income countries. Thus, this study examined the effects of undernutrition on OIs in adults living with HIV receiving antiretroviral therapy (ART). METHODS: We conducted a retrospective cohort study among 841adults living with HIV receiving ART between June 2014 and June 2020 at Debre Markos Comprehensive Specialized Hospital, Northwest Ethiopia. Study participants were selected using a simple random sampling technique. Data from participants' medical records were extracted using a project-specific data extraction checklist. The Kaplan Meier survival curve estimated the OIs free survival time. The effects of undernutrition on time to develop OIs was estimated using inverse-probability weighting. Finally, regression coefficients with 95% confidence intervals (95% CIs) were reported, with a statistical significance of p < 0.05. RESULTS: Of 841 study participants, 262 (31.2%) developed OIs, and the overall incidence rate was 16.7 (95% CI: 14.8, 18.8) per 100 person-years. The incWidence of OIs in undernourished participants (21/100 person-years, 95% CI: 17.8, 27.4) was higher than well-nourished participants (15.0/100 person-years, 95% CI: 12.9, 17.4). When everyone in the population of interest is well-nourished, average time to develop OIs is estimated as 26.5 (coefficient: 26.5, 95% CI: 20.6, 32.4, p < 0.001) months. When everyone in the population of interest is undernourished, average time to develop OIs is estimated as 17.7 (95% CI: 12.8, 22.6) months. However, when everyone is undernourished, average time to develop OIs decreases by 8.8 (coefficient: -8.8, 95% CI: -16.6, -1.0, p = 0.026) months. Lastly, exposure to undernourishment (intervention) (ratio of average treatment effects to well-nourished potential outcome means in this study was a 32.5% reduction in OIs among adults living with HIV on ART. CONCLUSION: We found that undernutrition significantly shortened time to develop OIs in adults living with HIV. This implies that the occurrence of OIs in this vulnerable population can be improved through different cost-effective nutritional interventions, such as routine nutritional assessments and education.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
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