Natural history of HIV-control since seroconversion
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: HIV-controllers spontaneously maintain HIV viremia at an undetectable level. We aimed to describe the delay to control from seroconversion, the duration of control, and risk factors for losing control. METHODS: HIV-controllers were identified from a pooled dataset of 24 seroconverter cohorts from Europe, Australia, and Canada (CASCADE). HIV-controllers had at least five consecutive viral loads less than 400/500 copies/ml, while antiretroviral therapy naive, for at least 5 years after seroconversion. End of control was defined as two consecutive viral loads above 2000 copies/ml. Duration of control was described using Kaplan-Meier estimates; factors associated with duration of control were identified using a Cox model. CD4⁺ cell count evolution during control was described using a mixed model. RESULTS: Of 9896 eligible seroconverters, we identified 140 (1.4%) HIV-controllers, the largest database of HIV-controllers followed from seroconversion. For 64 with viral load measured within 24 months from seroconversion, median delay to control was 16.7 (interquartile range: 7.8-37.9) months. Probability of maintaining control 20 years after seroconversion was 0.74 [95% confidence interval (CI): 0.64-0.85]. Occurrence of blips followed by return to undetectability did not increase the risk of loss of control [hazard ratio: 0.81 (95% CI: 0.10-6.70)]. However, CD4⁺ cell loss during control was significantly accelerated in individuals with blips. CONCLUSION: In most individuals, control occurred rapidly after seroconversion; however, more than 3 years were required to achieve control in 25% of HIV-controllers. Control may be sustained even when CD4⁺ cell levels are below 500 cells/μl, opening important new perspectives to understand the physiopathology underlying control.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,009 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».