Immunologic, Virologic, and Clinical Consequences of Episodes of Transient Viremia During Suppressive Combination Antiretroviral Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate immunologic, virologic, and clinical consequences of episodes of transient viremia in patients with sustained virologic suppression. METHODS: From the AIDS Therapy Evaluation Project, Netherlands cohort, 4447 previously therapy-naive patients were selected who were on continuous combination antiretroviral therapy and had initial success (2 consecutive HIV RNA measurements <50 copies/mL). During episodes of viral suppression (RNA <50 copies/mL), low-level viremia (RNA 50 to 1000 copies/mL), or high-level viremia (RNA >1000 copies/mL) after initial success, the occurrence of therapy changes, drug resistance, and clinical events was assessed. RESULTS: During 11,187 person-years of follow-up, 1281 (28.8%) patients had at least 1 RNA measurement >50 copies/mL. Among 8069 episodes, there were 5989 (74.2%) episodes of suppression, 1711 (21.2%) episodes of low-level viremia, and 369 (4.6%) episodes of high-level viremia. Most episodes of low-level viremia consisted of < or =2 RNA measurements (93.7%), were without clinical events or therapy changes (79.6%), and were without changes in CD4 cell counts. Therapy changes (52.3% of episodes) and resistance (23.3%) were frequently observed during high-level viremia. CONCLUSIONS: Episodes of low-level viremia are frequent and short lasting, and the low proportion of episodes with clinical events suggests that leaving therapy unchanged is a clinically acceptable strategy. In contrast, high-level viremia is associated with resistance and is often followed by therapy changes.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».