Abnormal cognitive aging in people with HIV: evidence from data integration between two countries’ cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Previous research has shown inconsistent results on whether cognitive aging is abnormal in people with HIV (PWH) because of low sample size, cross-sectional design, and nonstandard neuropsychological methods. To address these issues, we integrated data from two longitudinal studies: Australian HIV and Brain Ageing Research Program ( N = 102) and CNS HIV Antiretroviral Therapy Effects Research (CHARTER) study ( N = 924) and determined the effect of abnormal aging on neurocognitive impairment (NCI) among PWH. METHODS: Both studies used the same neuropsychological test battery. NCI was defined based on demographically corrected global deficit score (≥0.5 = impaired). Both studies also assessed comorbidities, neuropsychiatric conditions and functional status using similar tools. To determine the cross-sectional and longitudinal effects of age on the risk of NCI, a generalized linear mixed-effect model tested main and interaction effects of age group (young, <50 vs. old, ≥50) and time on NCI adjusting the effects of covariates. RESULTS: Older PWH had 83% higher chance of NCI compared with younger PWH [odds ratio (OR) = 1.83 (1.15-2.90), P < 0.05]. Older participants also had a greater risk of increases in NCI over the follow-up [OR = 1.66 (1.05-2.64), P < 0.05] than younger participants. Nonwhite ethnicity ( P < 0.05), having a contributing ( P < 0.05) or confounding ( P < 0.001) comorbidity, greater cognitive symptoms ( P < 0.001), and abnormal creatinine level ( P < 0.05), plasma viral load greater than 200 copies/ml ( P < 0.05), being from the Australian cohort ( P < 0.05) were also associated with a higher risk of NCI. CONCLUSION: Data integration may serve as a strategy to increase sample size and study power to better assess abnormal cognitive aging effect in PWH, which was significant in the current study.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».