队列构建与性别认同确定
建立研究队列并可靠确定参与者的性别认同。
纳入2010-2023年间在40个ICONA中心入组的PWH,通过eCRF和临床记录确定性别认同,排除无法可靠确定性别认同的中心。
Higher Risk of Loss to Follow-up Among Transgender People With HIV in Italy: Findings From the ICONA Cohort
多中心观察性队列,无体外或动物实验,基于临床数据统计分析,包含功能验证(LTFU和临床终点)但无机制验证。
跨性别HIV感染者队列 顺性别HIV感染者队列
性别认同通过ICONA eCRF和临床记录确定 失访定义为至少18个月无临床或实验室数据记录 复合临床终点包括死亡、MACE、癌症、AIDS定义事件、终末期肾病和肝病 敏感性分析限于2016年起开始ART的个体 多变量模型调整了入组年份、年龄、既往AIDS诊断、出生国和注射吸毒史
提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。
按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。
建立研究队列并可靠确定参与者的性别认同。
纳入2010-2023年间在40个ICONA中心入组的PWH,通过eCRF和临床记录确定性别认同,排除无法可靠确定性别认同的中心。
评估性别认同与失访风险之间的关联。
使用Fine-Gray竞争风险回归模型,以死亡为竞争事件,分析性别认同与失访(≥18个月无就诊或检查)的关联。
评估性别认同与复合临床终点之间的关联。
使用Cox比例风险回归模型,分析性别认同与复合终点(死亡、MACE、癌症、AIDS定义事件、终末期肾病和肝病)的关联。
验证主要发现在2016年后开始ART的个体中的稳健性。
限制于2016年起开始ART的个体,重复主要和探索性分析。
按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。
| 实验环节 | 名称 | 品牌 | 货号 |
|---|---|---|---|
| 数据分析 | SAS软件9.4版 | SAS Institute Inc. | -- |
汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。
| 环节 | 核对要点 |
|---|---|
| 队列构建与性别认同确定 | 性别认同确定方法(eCRF和临床记录)、中心纳入标准(40个中心)、入组时间(2010-2023)、随访截止(2024年12月31日) 阅读提示:Methods section 'Study Design' |
| 失访评估 | 失访定义(≥18个月无记录)、竞争事件(死亡)、调整变量、研究地点作为固定效应、Fine-Gray模型细节 阅读提示:Methods section 'Follow-up, Variables, Definitions, and Outcomes' 和 'Statistical Analysis' |
| 复合临床终点评估 | 复合终点组成、调整变量、共享脆弱性模型、Cox模型细节 阅读提示:Methods section 'Follow-up, Variables, Definitions, and Outcomes' 和 'Statistical Analysis' |
| 敏感性分析 | 亚组定义(2016年起开始ART)、分析重复方法 阅读提示:Methods section 'Sensitivity Analyses' |
| 数据缺失处理 | 缺失CD4+ T细胞计数的插补方法(链式方程多重插补,预测均值匹配,5个插补数据集,Rubin's规则) 阅读提示:Methods section 'Statistical Analysis' |