Stressing the need for validated measures of cortisol in HIV research: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: People living with HIV experience numerous endocrine abnormalities and psychosocial stressors. However, interactions between HIV, cortisol levels, and health outcomes have not been well described among people living with HIV on effective therapy. Furthermore, methods for measuring cortisol are disparate across studies. We describe the literature reporting cortisol levels in people living with HIV, describe methods to measure cortisol, and explore how this relates to health outcomes. METHODS: We searched the PubMed database for articles published in the past 20 years regarding HIV and cortisol with ≥50% of participants on antiretroviral therapies. Articles included observational, case-control, cross-sectional, and randomized controlled trials analyzing cortisol by any method. Studies were excluded if abnormal cortisol was due to medications or other infections. Variables were extracted from selected studies and their quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: In total, 19 articles were selected and included, covering the prevalence of abnormal cortisol (n = 4), exercise (n = 4), metabolic syndrome and/or cardiovascular disease (n = 2), mental health and cognition (n = 9), and sex/gender (n = 6). Cortisol was measured in serum (n = 7), saliva (n = 8), urine (n = 2), and hair (n = 3) specimens. Comparisons between people with and without HIV were inconsistent, with some evidence that people with HIV have increased rates of hypocortisolism. Depression and cognitive decline may be associated with cortisol excess, whereas anxiety and metabolic disease may be related to low cortisol; more data are needed to confirm these relationships. CONCLUSIONS: Data on cortisol levels in the era of antiretroviral therapy remain sparse. Future studies should include controls without HIV, appropriately timed sample collection, and consideration of sex/gender and psychosocial factors.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».