Early Adherence to Antiretroviral Medication as a Predictor of Long-Term HIV Virological Suppression: Five-Year Follow Up of an Observational Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have demonstrated a cross-sectional relationship between antiretroviral adherence and HIV virological suppression. We assessed the predictive value of baseline adherence in determining long-term virological failure. DESIGN: We assessed baseline adherence via an adherence questionnaire between administered to all consenting patients attending antiretroviral clinics in Khayelitsha township, South Africa, between May 2002 and March 2004. Virological status was ascertained after five years of follow up and multivariate analysis used to model associations of baseline variables and medication adherence with time to viral suppression or failure. RESULTS: Our adherence cohort comprised 207 patients, among whom 72% were female. Median age was 30 years and median CD4 count at initiation was 55 cells/mm(3). We found no statistically significant differences between baseline characteristics and early adherence groups. Multivariate analysis adjusting for baseline CD4 and age found that patients with suboptimal baseline adherence had a hazard ratio of 2.82 (95% CI 1.19-6.66, p = 0.018) for progression to virological failure compared to those whose baseline adherence was considered optimal. CONCLUSIONS: Our longitudinal study provides further confirmation of adherence as a primary determinant of subsequent confirmed virological failure, and serves as a reminder of the importance of initial early investments in adherence counseling and support as an effective way to maximize long-term treatment success.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».