Resistencia a drogas antirretrovirales en pacientes expuestos a terapia antirretroviral en Cali, Colombia, 2008-2010
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Little has been published in Colombia on HIV drug resistance in patients taking antiretroviral treatment (ART). Currently, the Colombian guidelines do not recommend the use of genotypic antiretroviral resistance tests (GART) for treatment-naive patients or for those experiencing a first therapeutic failure. OBJECTIVE: To determine the frequency of relevant resistance mutations and the degree of susceptibility/ resistance of HIV to antiretroviral drugs (ARVs) in ART-experienced patients. MATERIALS AND METHODS: A non-random sample of 170 ART-experienced HIV patients with virologic failure and who underwent GART was recruited. A study of HIV drug resistance was carried out in two groups of patients: one group that underwent early GART and the other group that received late GART testing. RESULTS: The most frequent type of resistance affected the non-nucleoside class (76%). The late-GART group had higher risk of nucleoside analog and protease inhibitor drug resistance, a higher number of resistance mutations and more complex mutational profiles than the early-GART group. A high cross resistance level (30%) was found in the nucleoside analog class. The least affected medications were tenofovir and darunavir. CONCLUSIONS: Our results suggest that performing GART late is associated with levels of ARV resistance that could restrict the use of an important number of essential ARV in subsequent regimens. There is a need to revise the current recommendations to include GART prior to start of treatment and after the first virologic 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».