Quantifying the Burden of Cancer in People Living with HIV in Ontario and Examining Associations between CD4 Measures and Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
Cancer is an important co-morbidity for people with human immunodeficiency virus (HIV). People with HIV are at greater risk of certain cancers than people without HIV. In this dissertation, I present three novel studies examining the epidemiology of cancer in adults living with HIV in Ontario. The first manuscript aimed to examine trends in cancer incidence between 1997 and 2020 and to estimate cancer prevalence in people with HIV in Ontario and found that the incidence of any cancer among people with HIV decreased from 1997-2000 to 2016-2020, largely driven by a considerable decrease in the incidence of AIDS-defining cancers. The second manuscript aimed to compare trends in the incidence of infection-related cancers and infection-unrelated cancers among people with HIV and without HIV in Ontario from 1996 to 2020. People with HIV had similar hazard rates of infection-unrelated cancer but increased hazard rates of infection-related cancer, particularly in younger age groups. The cumulative risk of infection-related cancers by age 65 and 75 for people with HIV decreased over time but remained higher than people without HIV of the same age. The third manuscript aimed to examine associations between CD4 measures and infection-related and -unrelated cancer. Low CD4 indicators were associated with an increased rate of infection-related cancer when compared to optimal indicators. In summary, this body of work increased and advanced knowledge, as well as raised awareness of the burden of cancer among people with HIV as an important comorbidity. Understanding the burden of cancer and cancer risk among people living with HIV is foundational to informing and evaluating primary and secondary cancer prevention activities. Evidence from the third study indicated that early diagnosis and linkage to care, as well as early antiretroviral therapy uptake, may lead to improved immune function, as indicated by higher CD4 indices, and could be essential as a cancer prevention strategy for people living with HIV.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».