Associations of CD4 Cell Count Measures With Infection-Related and Infection-Unrelated Cancer Risk Among People With HIV
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People with HIV are at higher risk of infection-related cancers than the general population, which could be due, in part, to immune dysfunction. Our objective was to examine associations between 4 CD4 count measures as indicators of immune function and infection-related and infection-unrelated cancer risk. SETTING: We conducted a cohort study of adults with HIV who were diagnosed with cancer in Ontario, Canada. Incident cancers were identified from January 1, 1997 to December 31, 2020. METHODS: We estimated adjusted hazard ratios (aHR) for the associations between CD4 measures (baseline CD4, nadir CD4, time-updated CD4, time-updated CD4:CD8) and cancer incidence rates using competing risk analyses, adjusted for socio-demographic factors, history of hepatitis B or C infection, baseline viral load, smoking, and alcohol use. RESULTS: Among 4771 people with HIV, contributing 59,111 person-years of observation, a total of 549 cancers were observed. Low baseline CD4 (<200 cells/µL) (aHR 2.08 [95% CI: 1.38 to 3.13], nadir (<200 cells/µL) (aHR 2.01 [95% CI: 1.49 to 2.71]), low time-updated CD4 (aHR 3.52 [95% CI: 2.36 to 5.24]) and time-updated CD4:CD8 ratio (<0.4) (aHR 2.02 [95% CI: 1.08 to 3.79]) were associated with an increased rate of infection-related cancer. No associations were observed for infection-unrelated cancers. CONCLUSIONS: Low CD4 counts and indices were associated with increased rates of infection-related cancers among people with HIV, irrespective of the CD4 measure used. Early diagnosis and linkage to care and high antiretroviral therapy uptake may lead to improved immune function and could add to cancer prevention strategies such as screening and vaccine uptake.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».