Impact of steatotic liver disease and non‐alcoholic steatohepatitis on cognitive impairment in people living with <scp>HIV</scp>: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The link between fatty liver diseases and cognitive impairment among people living with HIV (PLWH) remains unclear. We investigated the association of steatotic liver disease (SLD), advanced liver fibrosis and non-alcoholic steatohepatitis (NASH) with significant activity and liver fibrosis with cognitive impairment in PLWH. METHODS: Cognitive performance was assessed for PLWH aged ≥50 years on stable antiretroviral therapy (ART) with the Thai-validated version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and a cut-off of <25/30 was used to define cognitive impairment. SLD and NASH with significant activity and liver fibrosis were defined as having a controlled attenuation parameter value ≥248 dB/m and a FibroScan-AST (FAST) score ≥0.67, respectively. Multivariable logistic regression was employed to investigate the association of cognitive impairment with SLD or NASH. RESULTS: Of the 319 PLWH (63.3% male and 98% had HIV-1 RNA ≤50 copies/mL) included, 74 (38%) had SLD. NASH with significant activity and liver fibrosis was present in 66 (20.1%) participants. Some 192 (60.2%) participants had cognitive impairment. In a multivariable analysis, NASH with significant activity and liver fibrosis was significantly associated with cognitive impairment (adjusted odds ratio [aOR] 2.01, 95% CI 1.02-3.98, p = 0.04), after adjusting for HIV-related parameters, age, sex, body mass index, employment status, education, income level, smoking, alcohol use, diabetes mellitus, hypertension and HIV-related parameters. The association of a lone diagnosis of SLD and cognitive impairment was not statistically significant. CONCLUSIONS: NASH with significant activity and liver fibrosis was associated with lower cognitive performance, even after controlling for demographics and HIV disease parameters. Additional research is needed to better understand the underlying mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».