Superior virological response to boosted protease inhibitor‐based highly active antiretroviral therapy in an observational treatment programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of boosted protease inhibitor (PI)-based antiretroviral therapy has become increasingly recommended in international HIV treatment consensus guidelines based on the results of randomized clinical trials. However, the impact of this new treatment strategy has not yet been evaluated in community-treated cohorts. METHODS: We evaluated baseline characteristics and plasma HIV RNA responses to unboosted and boosted PI-based highly active antiretroviral therapy (HAART) among antiretroviral-naïve HIV-infected patients in British Columbia, Canada who initiated HAART between August 1997 and September 2003 and who were followed until September 2004. We evaluated time to HIV-1 RNA suppression (<500 HIV-1 RNA copies/mL) and HIV-1 RNA rebound (>or=500 copies/mL), while stratifying patients into those that received boosted and unboosted PI-based HAART as the initial regimen, using Kaplan-Meier methods and Cox proportional hazards regression. RESULTS: During the study period, 682 patients initiated therapy with unboosted PI and 320 individuals initiated HAART with a boosted PI. Those who initiated therapy with a boosted PI were more likely to have a CD4 cell count <200 cells/muL and to have a plasma HIV RNA>100 000 copies/mL, and to have AIDS at baseline (all P<0.001). However, when we examined virological response rates, those who initiated HAART with a boosted PI achieved more rapid virological suppression [relative hazard 1.26, 95% confidence interval (CI) 1.06-1.51, P=0.010]. CONCLUSIONS: Patients prescribed boosted PIs achieved superior virological response rates despite baseline factors that have been associated with inferior virological responses to HAART. Despite the inherent limitations of observational studies which require this study be interpreted with caution, these findings support the use of boosted PIs for initial HAART therapy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».