Regimen‐dependent variations in adherence to therapy and virological suppression in patients initiating protease inhibitor‐based highly active antiretroviral therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine differences among four protease inhibitor (PI)-based drug regimens in adherence to therapy and rate of achievement of virological suppression in a cohort of antiretroviral-naive patients initiating highly active antiretroviral therapy (HAART). METHODS: Participants were antiretroviral-naive and were first dispensed combination therapy containing two nucleosides and a ritonavir (RTV)-boosted PI, or unboosted nelfinavir, between 1 January 2000 and 30 September 2003. Logistic regression analysis was used to examine associations between the prescribed PI and other baseline factors associated with being >90% adherent to therapy and then to determine the associations of prescribed drug regimen, adherence to therapy and baseline variables with the odds of achieving two consecutive viral loads of <500 HIV-1 RNA copies/mL. RESULTS A total of 385 subjects were available for analysis. Lopinavir (LPV)/RTV was prescribed for 168 patients (42% of total); 86 (22%) received indinavir (IDV)/RTV; 91 (24%) received nelfinavir (NFV) and 40 (10%) received saquinavir (SQV)/RTV. SQV/RTV-based HAART was associated with reduced adherence to therapy [odds ratio (OR)=0.40; 95% confidence interval (CI) 0.19-0.83]. In multivariate models, IDV/RTV (OR=0.45; 95% CI 0.22-0.92), SQV/RTV (OR=0.18; 95% CI 0.07-0.43) and NFV were associated with reduced odds of achieving virological suppression within 1 year in comparison to LPV/RTV-based therapy. For patients receiving NFV, adjusting for adherence (OR=0.73; 95% CI 0.36-1.47) rendered this association nonsignificant. CONCLUSION: Patients prescribed IDV/RTV, NFV or SQV/RTV were less likely to achieve virological suppression on their first regimen compared with patients prescribed LPV/RTV. Reduced adherence to these therapies only partly explained these observed differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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 ».