Increased Serum Fibroblast Growth Factor 23 Predicts Mortality in People With HIV/HCV Coinfection
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with HIV and hepatitis C virus (HCV) coinfection experience excess mortality because of multiple causes. Identification of biomarkers associated with mortality beyond that attributable to liver fibrosis may be relevant for prognostication. Fibroblast growth factor 23 (FGF23), a phosphotropic hormone, predicts adverse outcomes in several chronic conditions. We aimed to investigate whether elevated FGF23 predicts all-cause mortality in patients with HIV/HCV coinfection. METHODS: We included patients with HIV/HCV coinfection from the Canadian Coinfection Cohort with available serum FGF23, fibrosis biomarker fibrosis-4 (FIB-4), and at least 1-year follow-up. Elevated FGF23 and advanced liver fibrosis were defined as FGF23 > 241 reference unit/mL and FIB-4 > 3.25, respectively. All-cause mortality was analyzed using survival analysis. The effect of advanced liver fibrosis as a mediator on mortality was estimated by mediation analysis. RESULTS: Three hundred twenty-one patients were included (24% with elevated FGF23, 19% with advanced liver fibrosis). During a mean follow-up period of 8.4 years, 34% of the cohort died. The incidence rate of all-cause mortality was higher in patients with elevated FGF23 (66.1 per 1000 person-years, 95% confidence interval 45.8 to 92.3) relative to patients without elevated FGF23 (37.5 per 1000 person-years, 95% confidence interval 29.6 to 46.9). After adjusting for potential confounders, elevated FGF23 was associated with significant direct and indirect effects (mediated through advanced liver fibrosis) on all-cause mortality, with 57% of deaths not mediated through advanced fibrosis. CONCLUSIONS: In patients with HIV/HCV coinfection, FGF23 may be used as prognostic biomarker for risk stratification accounting also for death causes other than those attributable to liver fibrosis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».