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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».