<i>In Utero</i> and Postnatal Exposure to Antiretrovirals Among HIV-Exposed But Uninfected Children in the United States
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of antiretroviral agents (ARVs) are approved for use, but their use during pregnancy in the United States has not been completely described. We used data from the Pediatric HIV/AIDS Cohort Study (PHACS) Surveillance Monitoring for ART Toxicities (SMARTT) study, a United States-based prospective cohort study of HIV-exposed but uninfected children, to assess temporal trends and maternal characteristics associated with the use of ARVs during pregnancy. The proportion of children exposed in utero to ARVs was calculated over time. A multivariable logistic regression model was used to estimate associations of maternal characteristics with use of highly active antiretroviral therapy (HAART) during pregnancy. We studied 1768 HIV-exposed but uninfected children born between 1995 and 2009 and enrolled in SMARTT. Prenatal HAART exposure increased from 19% in 1997 to 88% in 2009. Of children born in 2009, 99% had prenatal exposure to NRTIs (including zidovudine, 73%; lamivudine, 72%; tenofovir, 39%; and emtricitabine, 37%). Exposure to protease inhibitors increased from 15% in 1997 to 86% in 2009, while exposure to non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) declined from 33% in 2003 to 11% in 2009. Higher maternal HIV RNA viral load (VL) concentration, lower maternal CD4 count, and earlier timing of the first maternal CD4 or VL measurement during pregnancy were associated with increased odds of HAART exposure. Prenatal HAART exposure has increased but is not universal. As ARV use during pregnancy continues to evolve, follow-up of children is needed to assess long-term effects of ARV exposures.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».