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Enregistrement W4392887002 · doi:10.1097/qai.0000000000003382

Risk of Stroke Among HIV Patients: A Systematic Review and Meta-analysis of Global Studies and Associated Comorbidities

2024· review· en· W4392887002 sur OpenAlexaboutno aff
Mostafa Hossam El Din Moawad, Mahmoud Mohamed Mohamed Shalaby, Esraa Hamouda, A E Mahfouz, Adel Mouffokes, Heba Hamouda, Abdallah Abbas, Hussien Ahmed

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisStroke (engine)MedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)ComorbidityMEDLINESystematic reviewInternal medicineImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite advancements in the management of HIV infection, the factors contributing to stroke development among HIV-positive individuals remain unclear. This systematic review and meta-analysis aim to identify and evaluate the relative risk factors associated with stroke susceptibility in the HIV population. METHODS: A comprehensive search was conducted in PubMed, Scopus, and Web of Science databases to identify studies investigating the risk of stroke development in HIV patients and assessing the role of different risk factors, including hypertension, diabetes, dyslipidemia, smoking, sex, and race. The quality assessment of case-control studies was conducted using the Newcastle-Ottawa Scale, whereas cohort studies were assessed using the National Institute of Health tool. Meta-analyses were performed using a random-effects model to determine pooled hazard ratios (HRs) or odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: A total of 18 observational studies involving 116,184 HIV-positive and 3,184,245 HIV-negative patients were included. HIV-positive patients exhibited a significantly higher risk of stroke compared with HIV-negative patients [OR (95% CI): 1.31 (1.20 to 1.44)]. Subgroup analyses revealed increased risks for both ischemic stroke [OR (95% CI): 1.32 (1.19 to 1.46)] and hemorrhagic stroke [OR (95% CI): 1.31 (1.09 to 1.56)]. Pooled adjusted HRs showed a significant association between stroke and HIV positivity (HR: 1.37, 95% CI: 1.22 to 1.54). Among HIV-positive patients with stroke, hypertension [OR (95% CI): 3.5 (1.42 to 8.65)], diabetes [OR (95% CI): 5 (2.12 to 11.95)], hyperlipidemia, smoking, male gender, and black race were associated with an increased risk. DISCUSSION: Our study revealed a significant increased risk of stroke development among people with HIV. A multitude of factors, encompassing sociodemographic characteristics, racial background, underlying health conditions, and personal behaviors, significantly elevate the risk of stroke in individuals living with HIV. The use of observational studies introduces inherent limitations, and further investigations are necessary to explore the underlying mechanisms of stroke in people with HIV for potential treatment strategies. CONCLUSION: HIV patients face a higher risk of stroke development, either ischemic and hemorrhagic strokes. Hypertension, diabetes, hyperlipidemia, smoking, male gender, and black race were identified as significant risk factors. Early identification and management of these risk factors are crucial in reducing stroke incidence among patients living with HIV.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,033
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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