The effects of HIV-1 subtype and ethnicity on the rate of CD4 cell count decline in patients naive to antiretroviral therapy: a Canadian-European collaborative retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethnic differences have the potential to confound associations between HIV-1 subtype and immunologic progression. We compared declines in CD4 cell counts during untreated infection for the most prevalent HIV-1 subtypes, focusing on distinguishing between the effects of viral subtype and ethnicity. METHODS: We combined data from 4 European and 6 Canadian cohorts, selecting adults in the stable chronic phase of untreated HIV infection. We estimated the change in square root CD4 cell count over time for subtypes and ethnicities using mixed models, adjusting for covariates selected for their potential effect on initial CD4 cell count or its decline. RESULTS: Data from 9772 patients were analyzed, contributing 79 175 measurements of CD4 cell count and 24 157 person-years of follow-up. Overall, there were no appreciable differences in CD4 cell count decline for viral subtypes A, CRF01_AE, CRF02_AG, C and G compared with viral subtype B; whereas the decline in CD4 cell count in patients of African ancestry was considerably slower than in patients of other ethnicity. When ethnic groups were studied separately, there was evidence for slower declines in CD4 cell count in viral subtypes C, and possibly A and G, compared with viral subtype B in patients of African ancestry but not among patients of other ethnicities, suggesting an interaction between subtype and ethnicity. INTERPRETATION: Ethnicity is a major determinant of CD4 cell count decline; viral subtype differences may have existed but were small compared with the effect of ethnicity and were most apparent in patients of African ancestry. In developing countries, slower CD4 cell count declines among individuals of African descent may translate to a longer asymptomatic phase and increase the opportunity for HIV transmission.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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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 ».