Does short-term virologic failure translate to clinical events in antiretroviral-naïve patients initiating antiretroviral therapy in clinical practice?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether differences in short-term virologic failure among commonly used antiretroviral therapy (ART) regimens translate to differences in clinical events in antiretroviral-naïve patients initiating ART. DESIGN: Observational cohort study of patients initiating ART between January 2000 and December 2005. SETTING: The Antiretroviral Therapy Cohort Collaboration (ART-CC) is a collaboration of 15 HIV cohort studies from Canada, Europe, and the United States. STUDY PARTICIPANTS: A total of 13 546 antiretroviral-naïve HIV-positive patients initiating ART with efavirenz, nevirapine, lopinavir/ritonavir, nelfinavir, or abacavir as third drugs in combination with a zidovudine and lamivudine nucleoside reverse transcriptase inhibitor backbone. MAIN OUTCOME MEASURES: Short-term (24-week) virologic failure (>500 copies/ml) and clinical events within 2 years of ART initiation (incident AIDS-defining event, death, and a composite measure of these two outcomes). RESULTS: Compared with efavirenz as initial third drug, short-term virologic failure was more common with all other third drugs evaluated; nevirapine (adjusted odds ratio = 1.87, 95% confidence interval (CI) = 1.58-2.22), lopinavir/ritonavir (1.32, 95% CI = 1.12-1.57), nelfinavir (3.20, 95% CI = 2.74-3.74), and abacavir (2.13, 95% CI = 1.82-2.50). However, the rate of clinical events within 2 years of ART initiation appeared higher only with nevirapine (adjusted hazard ratio for composite outcome measure 1.27, 95% CI = 1.04-1.56) and abacavir (1.22, 95% CI = 1.00-1.48). CONCLUSION: Among antiretroviral-naïve patients initiating therapy, between-ART regimen, differences in short-term virologic failure do not necessarily translate to differences in clinical outcomes. Our results should be interpreted with caution because of the possibility of residual confounding by indication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».