Drug Resistance Genotypes Predict Response to Amprenavir-Containing Regimens in Highly Drug-Experienced HIV-1-Infected Patients
Notice bibliographique
Résumé
We have undertaken a study of virological responses to amprenavir-containing antiretroviral regimens, during the expanded access programme within the UK. Ninety-five HIV-1-infected patients were included for which virological and immunological follow-up was available for 75, and baseline drug resistance data available for 51. These were highly drug-experienced patients, having previously received a median of nine antiviral drugs, within all available classes. Eighty-eight percent of patients had a virological response to the new regimen, with a median maximal decline of 1.45 log10 copies/ml, and 34% of patients reached <400 copies/ml on treatment. Although 68% of patients with resistance data had protease inhibitor resistance mutations, only 10% patients had key amprenavir resistance mutations, and virological response was predicted by the number of active drugs utilized in the amprenavir-containing regimen, as determined by the baseline genotypic resistance test. Other independent predictors of viral load decline were a higher baseline viral load and fewer previous antiviral drugs. We conclude that amprenavir can contribute to antiviral efficacy in salvage regimens, and that resistance testing may help to optimize its use in this scenario. New formulations of amprenavir, together with boosted regimens, may enhance the activity in the presence of protease inhibitor-resistant virus.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».