Trends in Multidrug Treatment Failure and Subsequent Mortality among Antiretroviral Therapy–Experienced Patients with HIV Infection in North America
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although combination antiretroviral therapy continues to evolve, with potentially more effective options emerging each year, the ability of therapy to prevent multiple regimen failure and mortality in clinical practice remains poorly defined. METHODS: Sixteen cohorts representing over 60 sites contributed data on all individuals who initiated combination antiretroviral therapy. We identified those individuals who experienced virologic failure (defined as a human immunodeficiency virus [HIV] RNA level >1000 copies/mL), received modified therapy, and subsequently had a second episode of virologic failure. Multivariate Cox regression was used to assess factors associated with time to second regimen failure and the time to death after the onset of second regimen failure. RESULTS: Of the 42,790 individuals who received therapy, 7159 experienced a second virologic failure. The risk of second virologic failure decreased from 1996 (56 cases per 100 person-years) through 2005 (16 cases per 100 person-years; P < .001). The cumulative mortality after onset of second virologic failure was 26% at 5 years and decreased over time. A history of AIDS, a lower CD4(+) T cell count, and a higher plasma HIV RNA level were each independently associated with mortality. Similar trends were observed when analysis was limited to the subset of previously treatment-naive patients CONCLUSIONS: Although the rates of multiple regimen failure have decreased dramatically over the past decade, mortality rates for those who have experienced failure of at least 2 regimens have remained high. Plasma HIV RNA levels, CD4(+) T cell counts at time of treatment failure, and a history of AIDS remain independent risk factors for death, which emphasizes that these factors remain important targets for those in need of more-aggressive therapeutic interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».