Tobacco Smoking and Pack-Years Are Associated With Frailty Among People With HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tobacco smoking increases frailty risk among the general population and is common among people with HIV (PWH) who experience higher rates of frailty at younger ages than the general population. METHODS: We identified 8608 PWH across 6 Centers for AIDS Research Network of Integrated Clinical Systems sites who completed ≥2 patient-reported outcome assessments, including a frailty phenotype measuring unintentional weight loss, poor mobility, fatigue, and inactivity, and scored 0-4. Smoking was measured as baseline pack-years and time-updated never, former, or current use with cigarettes/day. We used Cox models to associate smoking with risk of incident frailty (score ≥3) and deterioration (frailty score increase by ≥2 points), adjusted for demographics, antiretroviral medication, and time-updated CD4 count. RESULTS: The mean follow-up of PWH was 5.3 years (median: 5.0), the mean age at baseline was 45 years, 15% were female, and 52% were non-White. At baseline, 60% reported current or former smoking. Current (HR: 1.79; 95% confidence interval: 1.54 to 2.08) and former (HR: 1.31; 95% confidence interval: 1.12 to 1.53) smoking were associated with higher incident frailty risk, as were higher pack-years. Current smoking (among younger PWH) and pack-years, but not former smoking, were associated with higher risk of deterioration. CONCLUSIONS: Among PWH, smoking status and duration are associated with incident and worsening frailty.
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 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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».