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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».