Comparison of first antiretroviral treatment duration and outcome in HIV, HIV–HBV and HIV–HCV infection
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) and hepatitis B virus (HBV) co-infection may differentially influence HIV treatment duration and outcome. This was assessed at The Ottawa Hospital Immunodeficiency Clinic in first-time highly active antiretroviral therapy (HAART) recipients visited between January 2000 and December 2004. Of 968 patients, 526/700 (75%) HIV, 173/230 (75%) HIV-HCV and 30/38 (79%) HIV-HBV-infected patients initiated HAART. Co-infected patients stopped treatment sooner (HBV - 10 months, HCV - 9 months) than HIV mono-infected (17 months) (P<0.001). Injection drug history predicted shorter treatment duration (odds ratio [OR]1.59, P<0.001). Use of non-nucleoside-reverse-transcriptase-inhibitor-containing HAART (OR 0.76, P<0.01) and low-dose ritonavir (<400 mg twice daily)-based HAART (OR 0.83, P = 0.06) predicted longer treatment duration. HCV co-infection did not predict duration of therapy (OR 1.19, P=0.19) once controlled for by these three variables. Poor adherence was a major explanation for eventual treatment interruption in those with HIV-HCV (22% versus 5% in HIV alone; P<0.001) as was substance abuse (7% versus < 1% in HIV; P<0.001). Metabolic complications resulted in HAART interruption in HIV mono-infection (8%) but not with HBV or HCV co-infection (both <1%; P<0.001). Antiretroviral selection is critical to the longevity of initially prescribed regimens, irrespective of viral hepatitis co-infection. Attention to this and strategies targeting substance abuse and adherence in HIV-HCV are predicted to increase the duration of HAART.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».