Important Risk Factors of Liver Cirrhosis in HIV and Hepatitis C Coinfected Patients: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Hepatitis C virus (HCV) is the leading cause of chronic hepatitis and liver fibrosis. Due to shared modes of transmission with human immunodeficiency virus (HIV), HIV-HCV coinfection is also common worldwide. Multiple studies have shown that the rates of liver fibrosis and associated complications increase considerably in this sub-population compared to a single HCV infection. Thus, in this study, we aimed to conduct a systematic review of possible associated important risk factors of accelerated liver cirrhosis among HIV-HCV coinfected subjects. Methods A systematic review of published studies relevant to the main risk factors of liver cirrhosis progression in HIV and hepatitis C coinfected patients was performed using databases of PubMed, Web of Science, Scopus, and Embase were searched using keywords and their combinations. We retrieved all the relevant papers and reports published in English till 27 June 2022, which were examined by applying inclusion/exclusion criteria for data extraction after a two-step screening process. Results The long-term or chronic hepatitis C and HIV coinfection is a substantial risk factor for Cirrhosis. Primary etiologies identified causing fibrosis, and the rapid progression of Cirrhosis in HIV/HCV coinfected patients include high-risk alcohol consumption, chronic elevation of ALT, AST, Aspartate Aminotransferase to Platelet Ratio Index (APRI) and Gamma-glutamyl Transferase (GGT), Body Mass Index (BMI), older age, high HIV and HCV viral loads, lower CD4+ count (<250/mm3), and male gender. Comorbidities such as diabetes, hypertension, hyperlipidemia, and high visceral fat area are suggested etiologies of cirrhosis. Conclusion The results showed that HIV accelerates the progression of HCV-related liver disease independent of its effect on the immune system. This effect is somehow dependent on age, gender, BMI, duration of HIV infection, and CD4 count.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».