Brief Report: HIV Infection Does Not Explain Higher Nicotine Metabolism in People Living With HIV
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».