Performance of HIV-1 Drug Resistance Testing at Low-Level Viremia and Its Ability to Predict Future Virologic Outcomes and Viral Evolution in Treatment-Naive Individuals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-level viremia (LLV; human immunodeficiency virus [HIV-1] RNA 50-999 copies/mL) occurs frequently in patients receiving antiretroviral therapy (ART), but there are few or no data available demonstrating that HIV-1 drug resistance testing at a plasma viral load (pVL) <1000 copies/mL provides potentially clinically useful information. Here, we assess the ability to perform resistance testing by genotyping at LLV and whether it is predictive of future virologic outcomes in patients beginning ART. METHODS: Resistance testing by genotyping at LLV was attempted on 4915 plasma samples from 2492 patients. A subset of previously ART-naive patients was analyzed who achieved undetectable pVL and subsequently rebounded with LLV (n = 212). A genotypic sensitivity score (GSS) was calculated based on therapy and resistance testing results by genotyping, and stratified according to number of active drugs. RESULTS: Eighty-eight percent of LLV resistance assays produced useable sequences, with higher success at higher pVL. Overall, 16 of 212 (8%) patients had pretherapy resistance. Thirty-eight of 196 (19%) patients without pretherapy resistance evolved resistance to 1 or more drug classes, primarily the nucleoside reverse transcriptase (14%) and/or nonnucleoside reverse transcriptase (9%) inhibitors. Patients with resistance at LLV (GSS <3) had a 2.1-fold higher risk of virologic failure (95% confidence interval, 1.2- to 3.7-fold) than those without resistance (P = .007). Progressively lower GSS scores at LLV were associated with a higher increase in pVL over time (P < .001). Acquisition of additional resistance mutations to a new class of antiretroviral drugs during LLV was not found in a subset of patients. CONCLUSIONS: Routine HIV-1 genotyping of LLV samples can be performed with a reasonably high success rate, and the results appear predictive of future virologic outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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 ».