Prediction of clinical benefits of ritonavir‐boosted TMC114 from treatment effects on CD4 counts and HIV RNA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to predict reductions in progression to AIDS/death associated with the treatment benefit of antiretrovirals on CD4 counts and HIV RNA in the era of highly active antiretroviral therapy (HAART). DESIGN: The study design was a pooled analysis of two trials (POWER 1 and POWER 2) of optimized background treatment plus either TMC114/ritonavir (TMC114/r) or control protease inhibitor (CPI). METHODS: Across the two randomized trials (mean baseline CD4 count 114 cells/microL and HIV RNA 4.6 log(10) HIV-1 RNA copies/mL), CD4 counts rose by a mean of 98 cells/microL for TMC114/r 600/100 mg twice a day (bid) vs. 17 cells/microL for CPI at week 24; HIV RNA fell by a median of 1.90 and 0.49 log(10) copies/mL in the two groups, respectively. For the CD4 categorization method, cohort data on rates of progression to AIDS/death during HAART within preset CD4 ranges were used to predict rates of progression during TMC114/r and CPI treatment. For the regression method, data from clinical endpoint trials were used to correlate historical treatment effects on HIV RNA and CD4 with clinical benefits. RESULTS: The CD4 categorization method predicted a 48% reduction in clinical progression to AIDS/death for TMC114/r vs. CPI. The regression method predicted a 55% reduction [95% confidence interval (CI) 45-66%] in the hazard of progression to AIDS/death based on CD4 counts, with a 47% reduction (95% CI 38-53%) predicted from effects on HIV RNA. CONCLUSIONS: Independent methods generated similar predictions of a 47-55% reduction in progression to AIDS/death for TMC114/r vs. CPI treatment, based on the changes in CD4 counts and HIV RNA from the POWER 1 and POWER 2 trials. These methods could be used to estimate clinical benefits of other antiretrovirals.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,037 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».