Illicit and prescibed drug use and liver fibrosis in HIV-hepatitis C co-infected individuals: marijuana, opioids and antiretroviral therapy
Notice bibliographique
Résumé
Les maladies du foie représentent une des principales causes de morbidité et la troisième cause de mortalité chez les gens vivant avec le VIH. Leur progression est accélérée chez les personnes coïnfectées avec le VIH et l’hépatite C. La seule intervention efficace pour diminuer la morbidité et mortalité liées au foie est le traitement de l’hépatite C, très peu accessible. Il est donc primordial d’identifier quels médicaments et drogues peuvent accélérer la progression des maladies du foie. Cependant, les évaluations compréhensives des drogues et médicaments communément utilisés dans cette population sont limitées.L’objectif global de cette thèse doctorale était d’évaluer le risque de dommage au foie associé à l’utilisation de drogues et médicaments chez les personnes coïnfectées par le VIH et l’hépatite C. Plus spécifiquement, les objectifs étaient de :1.Estimer l’association entre l’utilisation de marijuana et la progression vers la fibrose du foie ou les maladies du foie en phase terminale.2.Estimer l’association entre l’utilisation d’opiacés prescrits ou de manière illicite et des changements au score aspartate-to-platelet ratio index (APRI), un marqueur de la fibrose du foie, ou avec la progression vers la fibrose du foie.3.Estimer le taux de changements du score APRI à travers le temps associé avec la classe de médicament antirétroviral utilisée.Les données de la Cohorte canadienne de coïnfection ont été utilisées. Il s’agit d’une étude prospective constituée de personnes vivant avec le VIH, présentant une preuve sérologique d’infection à l’hépatite C (éliminée ou active) et recrutées dans l’un des 18 sites au Canada. Le recrutement a débuté en 2003 et les visites de suivi ont lieu à chaque six mois. Le premier manuscrit porte sur le lien entre la marijuana et la progression vers la fibrose ou les maladies du foie en phase terminales. Aucun lien n’a pu être établi par des analyses de survie employant des modèles à risques proportionnels de Cox. Un modèle de régression avec splines linéaires a démontré que l’augmentation du nombre moyen de joints fumés par jour n’était pas associée à un changement dans le score ln(APRI).Le second manuscrit porte sur l’association entre l’utilisation d’opiacés et la progression des maladies du foie. Les données ont été analysées par régression linéaire avec équations d’estimation généralisées ainsi que par régression logistique combinée. Ni les opiacés prescrits ni ceux consommés illicitement n’étaient associés à un changement du score APRI médian ou à une progression accélérée vers la fibrose du foie.Le troisième manuscrit porte sur les changements au score APRI à travers le temps chez les nouveaux utilisateurs d’inhibiteurs de la protéase (IP) ou d’inhibiteurs non-nucléosidiques de la transcriptase inverse (INNTI), en tenant compte de la combinaison d’analogues nucléosidiques utilisée. Les individus ont été appariés avec remplacement sur la base de leur score de propension. Un modèle de régression linéaire avec équations d’estimation généralisées a été utilisé. Seuls les combinaisons incluant abacavir/lamivudine étaient associées à un changement du score APRI médian avec le temps.Il est essentiel de comprendre quelles drogues et quels médicaments peuvent influencer la progression des maladies du foie chez les personnes coïnfectées puisqu’il est possible d’intervenir sur ces facteurs, mais peu de recherches ont été effectuées sur ce sujet. Les résultats obtenus dans cette thèse doctorale suggèrent que deux des drogues fréquemment utilisées par les personnes coïnfectées, soit la marijuana et les opiacés, ne sont pas associées à une détérioration de leur santé hépatique. Les opiacés sous prescription, souvent utilisés comme traitement contre la dépendance ou pour la gestion de la douleur, ne semblent pas non plus liés aux dommages au foie. Finalement, le choix de combinaison pour le traitement du VIH est associé à la progression de la fibrose du foie.
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 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».