Prevalence and Virologic Consequences of Transmitted HIV-1 Drug Resistance in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Few reports have examined the impact of HIV-1 transmitted drug resistance (TDR) in resource-limited settings where there are fewer regimen choices and limited pretherapy/posttherapy resistance testing. In this study, we examined TDR prevalence in Kampala and Mbarara, Uganda and assessed its virologic consequences after antiretroviral therapy initiation. We sequenced the HIV-1 protease/reverse transcriptase from n=81 and n=491 treatment-naive participants of the Uganda AIDS Rural Treatment Outcomes (UARTO) pilot study in Kampala (AMU 2002-2004) and main cohort in Mbarara (MBA 2005-2010). TDR-associated mutations were defined by the WHO 2009 surveillance mutation list. Posttreatment viral load data were available for both populations. Overall TDR prevalence was 7% (Kampala) and 3% (Mbarara) with no significant time trend. There was a slight but statistically nonsignificant trend indicating that the presence of TDR was associated with a worse treatment outcome. Virologic suppression (≤400 copies/ml within 6 months posttherapy initiation) was achieved in 87% and 96% of participants with wildtype viruses versus 67% and 83% of participants with TDR (AMU, MBA p=0.2 and 0.1); time to suppression (log-rank p=0.3 and p=0.05). Overall, 85% and 96% of study participants achieved suppression regardless of TDR status. Surprisingly, among the TDR cases, approximately half still achieved suppression; the presence of pretherapy K103N while on nevirapine and fewer active drugs in the first regimen were most often observed with failures. The majority of patients benefited from the local HIV care system even without resistance monitoring. Overall, TDR prevalence was relatively low and its presence did not always imply treatment failure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».