Dolutegravir efficacy at 48 weeks in key subgroups of treatment-naive HIV-infected individuals in three randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Dolutegravir (DTG) has been studied in three trials in HIV treatment-naive participants, showing noninferiority compared with raltegravir (RAL), and superiority compared with efavirenz and ritonavir-boosted darunavir. We explored factors that predicted treatment success, the consistency of observed treatment differences across subgroups and the impact of NRTI backbone on treatment outcome. DESIGN: Retrospective exploratory analyses of data from three large, randomized, international comparative trials: SPRING-2, SINGLE, and FLAMINGO. METHODS: We examined the efficacy of DTG in HIV-infected participants with respect to relevant demographic and HIV-1-related baseline characteristics using the primary efficacy endpoint from the studies (FDA snapshot) and secondary endpoints that examine specific elements of treatment response. Regression models were used to analyze pooled data from all three studies. RESULTS: Snapshot response was affected by age, hepatitis co-infection, HIV risk factor, baseline CD4⁺ cell count, and HIV-1 RNA and by third agent. Differences between DTG and other third agents were generally consistent across these subgroups. There was no evidence of a difference in snapshot response between abacavir/lamivudine (ABC/3TC) and tenofovir/emtricitabine (TDF/FTC) overall [ABC/3TC 86%, TDF/FTC 85%, difference 1.1%, confidence interval (CI) -1.8, 4.0 percentage points, P = 0.61] or at high viral loads (difference -2.5, 95% CI -8.9, 3.8 percentage points, P = 0.42). CONCLUSIONS: DTG is a once-daily, unboosted integrase inhibitor that is effective in combination with either ABC/3TC or TDF/FTC for first-line antiretroviral therapy in HIV-positive individuals with a variety of baseline characteristics.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,001 | 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 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 ».