Provider bias in the selection of non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor and protease inhibitor-based highly active antiretroviral therapy and HIV treatment outcomes in observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the characteristics of patients prescribed non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTI) and protease inhibitors (PI), and evaluate treatment outcomes in a setting in which nevirapine has been preferentially recommended since 1998. METHODS: A population-based analysis of antiretroviral-naive adults who started highly active antiretroviral therapy (HAART) between 1 August 1996 and 31 July 2000, and who were followed until 31 March 2002. We compared baseline characteristics, and evaluated virological responses and mortality. RESULTS: Overall, 439 patients (28.8%) started HAART with NNRTI (94.1% used nevirapine), 100 (6.6%) used a double PI, and 983 (64.6%) used a single PI-based regimen. Substantial differences were observed between the baseline clinical characteristics of these populations. In adjusted analyses, in comparison with single PI therapy, only the use of NNRTI was associated with more rapid HIV-RNA suppression [relative hazard (RH) 1.42; 95% confidence interval (CI) 1.22-1.65; P < 0.001]. A total of 204 deaths were identified in the study population [42 (9.6%) NNRTI; 11 (11%) double PI; 151 (15.4%) single PI, respectively]. In adjusted analysis, NNRTI (RH 1.01; 95% CI 0.71-1.45) and double PI-based HAART (RH 0.74; 95% CI 0.40-1.39) had similar mortality rates to the single PI reference category. CONCLUSION: NNRTI use was associated with more rapid virological suppression, whereas similar rates of rebound and mortality were found. Nevertheless, major baseline differences existed between patients prescribed the various initial regimens. As such, it is likely that similar selection factors may explain why our findings contrast with several non-randomized studies showing worse clinical outcomes of patients prescribed nevirapine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 ».