Increased Circulating suPAR Levels in African Patients with HIV
Notice bibliographique
Résumé
Background: Decline in kidney function associated with APOL1 risk alleles is dependent on circulating suPAR levels in African American (AA) patients. Yet, little is known among HIV infected persons in sub-Saharan Africa, and epidemiological data from this region regarding APOL1 risk status is scarce. We aimed to determine APOL1 risk variants, plasma suPAR levels and estimated kidney function in HIV patients in Zambia. Methods: We performed a cross-sectional study with 480 adult HIV infected persons on anti-retroviral treatment (ART) (women, 64.8%) in Lusaka, Zambia. APOL1 genotyping was done to determine the prevalence of the risk alleles; plasma suPAR levels were assayed and estimated GFR (eGFR) was calculated by CKD-EPI creatinine-based formula. Results: Plasma suPAR levels were increased and were negatively correlated to eGFR, whether less than 60 or not (r=-0.15, p=0.001). Women while younger (42 vs 46 years old for men, p=0.0003), had higher suPAR than men (3.68 ng/ml vs 3.07 ng/ml, p<0.0001). Ten out of 480 patients (2.1%) had CKD, and their suPAR levels were higher than patients without CKD (5.6 ng/ml vs 3.44 ng/ml, p<0.0001). Fifty patients (10.4%) had 2 APOL1 risk alleles (35 for women vs 15 for men); among those, 3 (6%) developed CKD (p=0.07). No difference in suPAR levels or eGFR was observed between patients who carried 2 APOL1 risk alleles and those with 1 or 0 risk allele. Conclusions: HIV infected persons in Zambia on ART have increased suPAR levels. The prevalence of two APOL1 risk alleles is similar as with AA HIV patients. A longitudinal study with a bigger cohort should reveal the relationship between suPAR, APOL1 risk alleles and kidney function. Funding: NIDDK Support
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».