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Enregistrement W7117689138 · doi:10.2196/81905

Effect of BMI on Mortality in Patients With Tuberculosis and HIV Coinfection in Asia and Africa: Systematic Review and Meta-Analysis

2025· article· en· W7117689138 sur OpenAlexvenueno aff
Mufti As Siddiq M. Irzal, Tri Yunis Miko Wahyono, Putri Novia Choiri Insani, Welstin Wemi Loa, Leopardo Alvalius Ngetwa

Notice bibliographique

RevueAsian/Pacific Island Nursing Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLembaga Pengelola Dana PendidikanUniversitas Indonesia
Mots-clésTuberculosisHuman immunodeficiency virus (HIV)Body mass indexScope (computer science)Index (typography)EpidemiologyIncidence (geometry)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Tuberculosis (TB) continues to pose a major global health threat, particularly in low- and middle-income countries. An estimated 10.8 million people developed TB in 2023, corresponding to 134 cases per 100,000 population. The Southeast Asia region accounted for 45% of global TB incidence, while the African region contributed 24%. Nutritional status, particularly low BMI, is a key modifiable determinant of adverse clinical outcomes. However, its overall impact on mortality among TB-HIV coinfected populations in Asia and Africa remains poorly quantified. Objective: This study aimed to systematically assess the association between BMI and mortality among patients with TB-HIV coinfection in Asia and Africa. Methods: A systematic review and meta-analysis were conducted in accordance with the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 2020 guidelines. Cohort studies published between 2000 and 2024 were identified through PubMed, Scopus, and ProQuest. Data extraction and risk of bias assessment were performed independently by 3 reviewers using the Risk of Bias in Non-Randomized Studies - of Exposure tool. A random effects model with the DerSimonian-Laird method was applied using RevMan 7.2 (Cochrane) to estimate pooled risk ratios with 95% CI. Heterogeneity was quantified using the I² statistic, and subgroup analyses were conducted by geographic region. Results: Seven cohort studies met the inclusion criteria. The pooled estimate indicated that patients with BMI less than 18.5 kg/m² had approximately twofold higher mortality risk compared to those with normal or higher BMI (risk ratio=2.01; 95% CI 1.63-2.48; P<.001). Despite moderate heterogeneity (I²=64%), the association remained consistent across subgroups. Although most studies were rated as having high or moderate risk of bias, sensitivity analyses confirmed the robustness of the results. Conclusions: Low BMI significantly increases the risk of mortality among patients with TB and HIV coinfection in Asia and Africa, underscoring its prognostic and modifiable role in clinical outcomes. Routine nutritional screening, BMI monitoring, and targeted supplementation should be integrated into national TB-HIV management programs, particularly in resource-limited settings. Strengthening TB-HIV nutrition service integration is essential to improve survival and achieve global End TB and United Nations Programme on HIV/AIDS 95-95-95 targets.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,041
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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