“Dynamic Range” of Inferred Phenotypic HIV Drug Resistance Values in Clinical Practice
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: 'Virtual' or inferred phenotypes (vPhenotypes) are commonly used to assess resistance to antiretroviral agents in patients failing therapy. In this study, we provide a clinical context for understanding vPhenotype values. METHODS: All HIV-infected persons enrolled in the British Columbia Drug Treatment Program with a baseline plasma viral load (pVL) and follow-up genotypic resistance and pVL results were included up to October 29, 2008 (N = 5,277). Change from baseline pVL was determined as a function of Virco vPhenotype, and the "dynamic range" (defined here by the 10th and 90th percentiles for fold-change in IC₅₀ amongst all patients) was estimated from the distribution of vPhenotye fold-changes across the cohort. RESULTS: The distribution of vPhenotypes from a large cohort of HIV patients who have failed therapy are presented for all available antiretroviral agents. A maximum change in IC₅₀ of at least 13-fold was observed for all drugs. The dideoxy drugs, tenofovir and most PIs exhibited small "dynamic ranges" with values of <4-fold change observed in > 99% of samples. In contrast, zidovudine, lamivudine, emtricitabine and the non-nucleoside reverse transcriptase inihibitors (excluding etravirine) had large dynamic ranges. CONCLUSION: We describe the populational distribution of vPhenotypes such that vPhenotype results can be interpreted relative to other patients in a drug-specific manner.
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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 | 0,018 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».