Impact of Baseline Virologic, Immunologic, and Demographic Characteristics on Virologic Responses in the Gemini Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the impact of baseline viral load (VL) and CD4+ cell count, race/ethnicity, and gender on response in a post hoc analysis of the Gemini study. METHODS: In this 48-week study, treatment-naïve, HIV-infected participants received as initial therapy twice-daily saquinavir/ritonavir (SQV/r) 1000/100 mg (n=167) or lopinavir/ritonavir (LPV/r) 400/100 mg (n=170), each with emtricitabine 200 mg/tenofovir 300 mg daily. The proportion of participants achieving HIV RNA<50 copies/mL (primary endpoint) and median change from baseline in CD4+ cell count were compared by baseline VL (>100,000 vs ≤ 100,000 copies/ mL) and CD4+ cell count (>100 vs ≤ 100 cells/µL). The impact of baseline and demographic variables on virologic response was assessed by logistic regression analysis. RESULTS: Responses were similar between arms (SQV/r vs LPV/r) with or without stratification. In a pooled analysis of SQV/r and LPV/r arms, CD4+ cell count >100 cells/µL (odds ratio [OR], 1.628;P = .0416), non-Thai/non-Black versus Black race (OR, 1.518;P = .0023), and non-Thai/non-Black versus Thai (OR, 0.467;P = .0046) were significant predictors of virologic response. CONCLUSIONS: Treatment groups had similar efficacy. Baseline CD4+ cell count and race/ethnicity were independent predictors of virologic response, whereas baseline VL and gender were not.
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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 | 0,028 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».