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Enregistrement W4295047876 · doi:10.1097/qai.0000000000003089

Brief Report: HIV Infection Does Not Explain Higher Nicotine Metabolism in People Living With HIV

2022· article· en· W4295047876 sur OpenAlexaff
Yotam Arens, Warren B. Bilker, Xiaoyan Han, Michael Plankey, Deanna Ware, M. Reuel Friedman, Gypsyamber DʼSouza, Valentina Stosor, Steven Shoptaw, Robert A. Schnoll, Rachel F. Tyndale, Robert Gross

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésInterquartile rangeCotinineMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)SeroconversionCohortInternal medicineNicotineMetaboliteImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Smoking contributes to significant morbidity and mortality in people with HIV. People with HIV have relatively high nicotine metabolism rates, as measured by the nicotine metabolite ratio (NMR, 3-hydroxycotinine/cotinine). A higher NMR is associated with difficulty quitting smoking. We hypothesized that HIV infection might upregulate nicotine metabolism. SETTING: A retrospective study of male current smokers in the Multicenter AIDS Cohort Study who HIV seroconverted between 1985 and 1993. METHODS: Eligibility included having plasma stored before and after confirmed HIV seroconversion and current tobacco use. Samples were selected from the closest available visits before (median 3.3 months) and after (median 9.4 months) seroconversion. Antiretroviral therapy use was exclusionary. Cotinine and 3-hydroxycotinine were measured using liquid chromatography-tandem mass spectrometry. We compared NMR from plasma pre-HIV and post-HIV infection using signed-rank tests. We targeted a sample size of 71 pairs to achieve 80% power to detect a 0.1 unit increase in NMR with P = 0.05. RESULTS: We analyzed paired samples from 78 participants; the median age was 34.5 years [interquartile range (IQR 29-40 years)]. The median NMR pre-HIV and post-HIV was 0.45 (IQR 0.32-0.54) and 0.46 (IQR 0.34-0.56), respectively. The median change in NMR postseroconversion was +0.01 (IQR -0.05, +0.09), P = 0.25. Stratification of median change in NMR by timing between samples or time since HIV seroconversion did not alter this finding. CONCLUSIONS: Acquiring HIV had no measurable effect on NMR. We postulate that upregulation of the NMR may be due to direct pharmacologic effects of HIV medications or metabolic changes in response to HIV infection.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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