Changes in the Prevalence of Non-AIDS Conditions Among Hospitalized Persons With HIV in the United States and Canada, 2008–2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitalization causes among persons with HIV (PWH) have shifted to non-AIDS conditions, but the complete disease profile of hospitalized PWH has not been well described. To inform hospitalization and readmission prevention efforts, we examined non-AIDS disease prevalence among PWH hospitalized in 4 US cohorts and 1 Canadian cohort. METHODS: Among PWH with ≥1 hospitalization from 2008 to 2018, we used log-binomial regression with generalized estimating equations to estimate trends in the annual prevalence of hepatitis B virus (HBV), hepatitis C virus (HCV), hypertension, hyperlipidemia, diabetes mellitus, chronic kidney disease (CKD) stage ≥3, and multimorbidity (≥2 and ≥3 conditions), defined using longitudinal diagnosis, medication, and laboratory data. RESULTS: We examined 6781 hospitalized PWH who were 75% cisgender men, 40% White, and 38% Black. From 2008 to 2018, the proportion of PWH in care who had ≥1 hospitalization decreased from 9.6% to 6.3%. Age- and cohort-adjusted prevalence increased for hyperlipidemia (relative change per year: 3.6% [95% CI: 2.5%-4.7%]), diabetes mellitus (2.8% [1.3%-4.4%]), CKD (3.3% [1.7%-4.9%]), ≥2 conditions (1.3% [0.6%-2.0%]), and ≥3 conditions (3.0% [1.7%-4.3%]), decreased for HCV infection (-2.0% [-3.0%, -0.9%]), and remained stable for HBV infection (1.6% [-1.1%, 4.3%]) and hypertension (0.4% [-0.2%, 1.1%]). CONCLUSIONS: Hospitalized PWH had an increasing burden of several non-AIDS conditions and multimorbidity not accounted for by aging alone. Further work is needed to understand these conditions' role in hospitalization risk among PWH. Our findings reinforce that hospital discharge planning in PWH should include efforts to ensure chronic conditions are adequately managed.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».