The impact of initial highly active antiretroviral therapy on future treatment sequences in HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether the initial use of non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTI) or protease inhibitors (PI) differentially influences subsequent HIV therapy. DESIGN: A cohort study using a prospective clinical database in a university-based HIV clinic. SUBJECTS: A total of 440 HIV-seropositive patients, naive or nucleoside experienced, initiating therapy with either an NNRTI or PI between January 1998 and July 2003 and followed to December 2003. MAIN OUTCOME MEASURES: Time until stopping the first regimen and until exposure to all antiretroviral classes (excluding tenofovir and enfuvirtide) according to the type of initial regimen. RESULTS: A total of 291 subjects initiated HAART with PI and 149 with NNRTI; median follow-up 3.1 and 2.3 years, respectively. Subjects starting NNRTI remained on their initial regimens longer (median time to change 2.1 versus 1.6 years; log rank P = 0.03). Overall, subjects initiating NNRTI-based regimens were less likely to alter their therapy. Previous nucleoside exposure was an important predictor of treatment modification. Subjects initiating NNRTI-based HAART were also less likely to experience virological failure than those initiating PI-based HAART. Individuals starting with NNRTI were exposed to fewer regimens (15 versus 25% received three or fewer regimens), and showed a trend towards lower rates of three-class exposure (7 versus 12%). CONCLUSION: There is a high rate of treatment modification among patients initiating HAART. The initial use of NNRTI-based HAART was associated with more durable treatment and lower rates of virological failure, which may translate into a reduced need for multiple salvage therapies.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».