Transmission networks of drug resistance acquired in primary/early stage HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Population-based sequencing of primary/recent HIV infections (PHIs) can provide a framework for understanding transmission dynamics of local epidemics. In Quebec, half of PHIs represent clustered transmission events. This study ascertained the cumulative implications of clustering on onward transmission of drug resistance. METHODS: HIV-1 pol sequence datasets were available for all genotyped PHI (<6 months postseroconversion; n = 848 subtype B infections, 1997-2007). Phylogenetic analysis established clustered transmission events, based on maximum likelihood topologies having high bootstrap values (>98%) and short genetic distances. The distributions of resistance to nucleoside and nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors and protease inhibitors in unique and clustered transmissions were ascertained. RESULTS: Episodic clustering was observed in half of recent/early stage infections from 1997-2008. Overall, 29 and 28% of new infections segregated into small (<5 PHI/cluster, n = 242/848) and large transmission chains (> or =5 PHI/cluster, n = 239/848), averaging 2.8 +/- 0.1 and 10.3 +/- 1.0 PHI/cluster, respectively. The transmission of nucleoside analogue mutations and 215 resistant variants (T215C/D/I/F/N/S/Y) declined with clustering (7.9 vs. 3.4 vs. 1.2 and 5.8 vs. 1.7 vs. 1.1% for unique, small, and large clustered transmissions, respectively). In contrast, clustering was associated with the increased transmission of viruses harbouring resistance to nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors (6.6 vs. 6.0 vs. 15.5%, respectively). CONCLUSION: Clustering in early/PHI stage infection differentially affects transmission of drug resistance to different drug classes. Public health, prevention and diagnostic strategies, targeting PHI, afford a unique opportunity to curb the spread of transmitted drug resistance.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».