Corticosteroids Use and Incidence of Severe Infections in People Living with HIV Compared to a Matched Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People living with HIV (PLWH) have been shown to have an increased risk of autoimmune diseases. Corticosteroids are the cornerstone of autoimmune diseases treatment, but their use is associated with an increased risk of infections. It is unclear how HIV status affects the risk of infection associated with corticosteroids use. METHODS: We conducted a retrospective cohort study from 1991 to 2011, using a medico-administrative database from Quebec. Medical billing codes were used to identify PLWH, and we matched them on age, sex, and index date with up to 4 HIV-negative controls. The exposure of interest was the use of corticosteroids, defined as a systemic corticosteroid dispensation lasting at least 20 days. The outcome of interest was hospitalization for severe infection. Crude and adjusted incidence rates ratios of infection were obtained using a random effect Poisson model, and results were stratified by HIV status. RESULTS: In total, 4798 PLWH were matched to 17 644 HIV-negative controls, among which 1083 (22.6%) PLWH and 1854 (10.5%) HIV-negative controls received at least one course of corticosteroid. The mean duration of corticosteroids use was 4 ± 4.4 months in PLWH and 1.6 ± 5.5 months in HIV-negative controls. The incidence rate ratio (IRR) for infections associated with corticosteroids use was 2.49[1.71-3.60] in PLWH and 1.32[0.71-2.47] in HIV-negative controls (P value for interaction 0.18). The most frequent infections were pulmonary infections (50.4%), followed by urinary tract infections (26%) and opportunistic infections (10.5%). CONCLUSION: Although our interaction term did not reach significance, the increased risk of infection associated with corticosteroids use was more pronounced in PLWH. However, further research with contemporary data is warranted to confirm if the risk associated with corticosteroids use remains high in PLWH with well-controlled HIV 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».