Adherence to Antiretroviral Therapy and Cd4 T-Cell Count Responses among HIV-Infected Injection Drug Users
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the time to CD4 cell count response (> or = 50 cells/mm3) among patients initiating highly active antiretroviral therapy (HAART) with and without a history of injection drug use, and to examine the potential role of non-adherence to HAART on differential CD4 responses. METHODS: Population-based analysis of treatment-naive patients initiating HAART during the period 1 August 1996 to 31 July 2000 and who were followed until 31 March 2002. Patients were stratified based on 95% adherence and history of injection drug use, and Kaplan-Meier methods and Cox regression were used to evaluate CD4 response rates and factors associated with CD4 responses. RESULTS: Overall, the CD4 cell count response rate was slower among injection drug users in Kaplan-Meier analyses (log-rank: P<0.05). However, no differences existed when the analyses were restricted to adherent patients (log-rank: P=0.349). Similarly, the differences in the time to CD4 cell count response observed in univariate Cox regression analyses for patients with a history of injection drug use [relative hazard: 0.85 (95% CI: 0.75-0.97)] diminished after adjustment for adherence [adjusted relative hazard: 1.02 (95% CI: 0.89-1.16)]. CONCLUSION: These data demonstrate the importance of adherence on CD4 cell count responses and highlight the need for interventions to improve antiretroviral adherence among injection drug user.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».