Predictors of HIV Drug‐Resistance Mutations in a Large Antiretroviral‐Naive Cohort Initiating Triple Antiretroviral Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to systematically characterize the incidence and determinants of antiretroviral resistance in the HOMER (Highly Active Antiretroviral Therapy [HAART] Observational Medical Evaluation and Research) cohort of 1191 human immunodeficiency virus-infected, antiretroviral-naive adults initiating HAART in British Columbia, Canada. METHODS: All plasma samples with plasma virus loads (pVLs) >1000 copies/mL collected during the first 30 months of follow-up were genotyped for drug resistance. The primary outcome measure was time to the first detection of major drug-resistance mutation(s). Cox proportional hazard regression was used to identify factors significantly associated with the detection of drug-resistance mutations. RESULTS: Drug-resistance mutations were detected in 298 subjects (25%). Factors significantly associated with detection of drug-resistance mutations included high baseline pVL (multivariate hazard ratio [HR], 1.59; P<.001) and adherence (estimated using prescription-refill data and/or untimed plasma drug-concentration measurements). When compared with subjects with low (0%-<20%) prescription-refill percentages, subjects at an elevated risk of harboring drug-resistance mutations were those with relatively high but imperfect prescription-refill percentages (80%-<90%; multivariate HR, 4.15; P<.001) and those with essentially perfect (>/=95%) refill percentages but with 2 plasma drug concentrations below the steady-state trough concentration minus 1 standard deviation (multivariate HR, 4.57; P<.001). Initial use of nonnucleoside reverse-transcriptase inhibitor-based HAART was significantly associated with multiclass drug resistance (multivariate HR, 1.84; P=.001). CONCLUSION: High baseline pVLs and substantial but imperfect levels of adherence were major predictors of antiretroviral 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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».