Evaluating the Cardiovascular Risk in an Aging Population of People With HIV: The Impact of Hepatitis C Virus Coinfection
Notice bibliographique
Résumé
Background People with HIV (PWH) are at an increased risk of cardiovascular disease (CVD) with an unknown added impact of hepatitis C virus (HCV) coinfection. We aimed to identify whether HCV coinfection increases the risk of type 1 myocardial infarction (T1MI) and if the risk differs by age. Methods and Results We used data from NA‐ACCORD (North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design) from January 1, 2000, to December 31, 2017, PWH (aged 40–79 years) who had initiated antiretroviral therapy. The primary outcome was an adjudicated T1MI event. Those who started direct‐acting HCV antivirals were censored at the time of initiation. Crude incidence rates per 1000 person‐years were calculated for T1MI by calendar time. Discrete time‐to‐event analyses with complementary log–log models were used to estimate adjusted hazard ratios and 95% CIs for T1MI among those with and without HCV. Among 23 361 PWH, 4677 (20%) had HCV. There were 89 (1.9%) T1MIs among PWH with HCV and 314 (1.7%) among PWH without HCV. HCV was not associated with increased T1MI risk in PWH (adjusted hazard ratio, 0.98 [95% CI, 0.74–1.30]). However, the risk of T1MI increased with age and was amplified in those with HCV (adjusted hazard ratio per 10‐year increase in age, 1.85 [95% CI, 1.38–2.48]) compared with those without HCV (adjusted hazard ratio per 10‐year increase in age,1.30 [95% CI, 1.13–1.50]; P <0.001, test of interaction). Conclusions HCV coinfection was not significantly associated with increased T1MI risk; however, the risk of T1MI with increasing age was greater in those with HCV compared with those without, and HCV status should be considered when assessing CVD risk in aging PWH.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».