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Enregistrement W4310850247 · doi:10.1097/qad.0000000000003406

The role of HIV/hepatitis B virus/hepatitis C virus RNA+ triple infection in end-stage liver disease and all-cause mortality in Europe

2022· article· en· W4310850247 sur OpenAlexaff
Amanda Mocroft, Adam Geressu, Charles Béguelin, Josep M. Llibre, Jeffrey V. Lazarus, Janez Tomažič, Jelena Šmidt, Miłosz Parczewski, Johanna Brännström, Dalibor Sedláček, Olaf Degen, Marc van der Valk, Dzmitry Paduta, Leo Flamholc, Patrick Schmid, Chloe Orkin, Lars N. Nielsen, Christian Hoffmann, Marek Beniowski, Cristiana Oprea, Josip Begovać, Lars Peters

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesDanmarks GrundforskningsfondEuropean CommissionViiV HealthcareSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungGilead SciencesNational Research FoundationBristol-Myers SquibbJanssen Scientific AffairsNational Science Foundation
Mots-clésMedicineHepatitis B virusLiver diseaseHepatitis C virusHBsAgHepatitis CInternal medicineIncidence (geometry)Rate ratioHepatitis BPoisson regressionHepatitis D virusConfidence intervalGastroenterologyImmunologyVirusPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There are limited data on end-stage liver disease (ESLD) and mortality in people with HIV (PWH) coinfected with both hepatitis B virus (HBV) and hepatitis C virus (HCV). METHODS: All PWH aged greater than 18 under follow-up in EuroSIDA positive for HBsAg (HBV), and/or HCVRNA+, were followed from baseline (latest of 1 January 2001, EuroSIDA recruitment, known HBV/HCV status) to ESLD, death, last visit, or 31 December 2020. Follow-up while HCVRNA- was excluded. In two separate models, Poisson regression compared three groups updated over time; HIV/HBV, HIV/HCV, and HIV/HBV/HCV. RESULTS: Among 5733 included individuals, 4476 (78.1%) had HIV/HCV, 953 (16.6%) had HIV/HBV and 304 (5.3%) had HIV/HBV/HCV. In total, 289 (5%) developed ESLD during 34 178 person-years of follow-up (PYFU), incidence 8.5/1000 PYFU [95% confidence interval (CI) 7.5-9.4] and 707 deaths occurred during 34671 PYFU (incidence 20.4/1000 PYFU; 95% CI 18.9-21.9). After adjustment, compared with those with HIV/HCV, persons with HIV/HBV had significantly lower rates of ESLD [adjusted incidence rate ratio (aIRR) 0.53; 95% CI 0.34-0.81]. Those with HIV/HBV/HCV had marginally significantly higher rates of ESLD (aIRR 1.49; 95% CI 0.98-2.26). Those under follow-up in 2014 or later had significantly lower rates of ESLD compared with 2007-2013 (aIRR 0.65; 95% CI 0.47-0.89). Differences in ESLD between the three groups were most pronounced in those aged at least 40. After adjustment, there were no significant differences in all-cause mortality across the three groups. CONCLUSION: HIV/HBV-coinfected individuals had lower rates of ESLD and HIV/HBV/HCV had higher rates of ESLD compared with those with HIV/HCV, especially in those aged more than 40. ESLD decreased over time across all groups. CLINICALTRIALSGOV IDENTIFIER: NCT02699736.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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