Contribution of alcohol use in <scp>HIV</scp>/hepatitis C virus co‐infection to all‐cause and cause‐specific mortality: A collaboration of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
Among persons with HIV (PWH), higher alcohol use and having hepatitis C virus (HCV) are separately associated with increased morbidity and mortality. We investigated whether the association between alcohol use and mortality among PWH is modified by HCV. Data were combined from European and North American cohorts of adult PWH who started antiretroviral therapy (ART). Self-reported alcohol use data, collected in diverse ways between cohorts, were converted to grams/day. Eligible PWH started ART during 2001-2017 and were followed from ART initiation for mortality. Interactions between the associations of baseline alcohol use (0, 0.1-20.0, >20.0 g/day) and HCV status were assessed using multivariable Cox models. Of 58,769 PWH, 29,711 (51%), 23,974 (41%) and 5084 (9%) self-reported alcohol use of 0 g/day, 0.1-20.0 g/day, and > 20.0 g/day, respectively, and 4799 (8%) had HCV at baseline. There were 844 deaths in 37,729 person-years and 2755 deaths in 443,121 person-years among those with and without HCV, respectively. Among PWH without HCV, adjusted hazard ratios (aHRs) for mortality were 1.18 (95% CI: 1.08-1.29) for 0.0 g/day and 1.84 (1.62-2.09) for >20.0 g/day compared with 0.1-20.0 g/day. This J-shaped pattern was absent among those with HCV: aHRs were 1.00 (0.86-1.17) for 0.0 g/day and 1.64 (1.33-2.02) for >20.0 g/day compared with 0.1-20.0 g/day (interaction p < .001). Among PWH without HCV, mortality was higher in both non-drinkers and heavy drinkers compared with moderate alcohol drinkers. Among those with HCV, mortality was higher in heavy drinkers but not non-drinkers, potentially due to differing reasons for not drinking (e.g. illness) between those with and without HCV.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».