The Relationship Between Resistance and Adherence in Drug-Naive Individuals Initiating HAART Is Specific to Individual Drug Classes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between HIV-1 drug resistance and adherence and the accumulation rate of resistance mutations in 1191 HIV-infected, antiretroviral-naive adults initiating highly active antiretroviral therapy in British Columbia, Canada. METHODS: Plasma samples with plasma viral load >1,000 copies per milliliter collected within 30 months of follow-up were genotyped for drug resistance. Adherence was estimated using prescription refills and plasma drug levels. The primary outcome measure was time to detection of drug resistance. Cox proportional hazard regression was used to calculate hazard ratios (HRs) associated with baseline variables. RESULTS: The accumulation rates of multiple primary and secondary mutations were similar in patients initiating highly active antiretroviral therapy with protease inhibitor versus nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI). Rates decreased approximately 50% per additional mutation. At 80%-90% adherence based on refills, there was greater risk of detecting lamivudine (3TC) [HR 3.0, 95% confidence interval (CI): 1.9 to 4.7; P < 0.0001] and NNRTI mutations (HR 6.0, 95% CI: 3.3 to 10.9; P < 0.0001) compared with the >or=95% refill reference group. In a multivariate model, individuals with <95% refills and consistently detectable plasma drug levels were at increased risk for 3TC (HR 4.5, 95% CI: 2.6 to 7.9; P = 0.0001) and NNRTI resistance (HR 7.0, 95% CI: 3.4 to 14.5; P = 0.0001) compared with the reference group of >or=95% refills with consistently detectable drug levels. Adherence-resistance relationships were much weaker for protease inhibitors and nucleoside reverse transcriptase inhibitors as there was little variance in HRs among the different adherence strata compared with 3TC and NNRTIs. CONCLUSION: The relationships between resistance, adherence, and mutation accumulation differ between HIV drug classes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».