Clinical Predictors and Incidence of Kaposi Sarcoma Among Males With HIV in the Treat-All Era in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stagnating decreases in Kaposi sarcoma (KS) among men with HIV (MWH) following Treat-All policies necessitate evaluating changes in clinical drivers of KS. We examined clinical factors and their associations with KS rates among MWH in North America. METHODS: Among MWH in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design, we estimated annual KS rates (per 100 000 person-years [PY]) by viral suppression (<200 copies/mL), CD4 count (<500 vs ≥500 cells/mm3), and time since ART initiation (<1 year/naive vs ≥1 year) from 2009-2019. We quantified associations between clinical factors and KS rates using negative binomial regression, estimating incidence rate ratios (IRRs) with 95% CIs. Among MWH with KS, we estimated average annual percentage changes (AAPCs) in clinical factor distribution using joinpoint regression. RESULTS: There were 61 155 MWH (370 624 PY) contributing 262 KS diagnoses. KS decreased from 132 to 43 cases per 100 000 PY between 2009 and 2019. Viral suppression (IRR2009: .09 [95% CI: .04-.20]; IRR2019: .69 [.31-1.54]), recent/no ART initiation (IRR2009: .14 [.07-.30]; IRR2019: 1.16 [.53, 2.56]), and CD4 count ≥500 cells/mm3 (IRR2009: .13 [.05-.31]; IRR2019: .44 [.18-1.10]) were associated with reduced KS rates, attenuating over time. Unsuppressed viral load at KS diagnosis decreased by 10.6% (-15.8%, -4.8%) as did those on ART ≤1 year/naive (70%-40%; AAPC: -6.3% [-13.8%, 2.1%]). CONCLUSIONS: Our findings underscore the importance of early HIV diagnosis/treatment in reducing KS burden. Attenuating associations with HIV factors indicate that those successfully managing HIV increasingly represent KS patients. KS drivers are evolving, requiring patient/population-level monitoring.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».