HIV Treatment Adherence, Drug Resistance, Virologic Failure: Evolving Concepts
Notice bibliographique
Résumé
Poor adherence to combined antiretroviral therapy (cART) has been shown to be a major determinant of virologic failure, emergence of drug resistant virus, disease progression, hospitalizations, mortality, and health care costs. While high adherence levels can be achieved in both resource-rich and resource-limited settings following initiation of cART, long-term adherence remains a challenge regardless of available resources. Barriers to optimal adherence may originate from individual (biological, socio-cultural, behavioral), pharmacological, and societal factors. Although patients and providers should continuously strive for maximum adherence to cART, there is accumulating evidence that each class of antiretroviral therapy has specific adherence-drug resistance relationship characteristics allowing certain regimens more flexibility than others. There is not a universally accepted measure for cART adherence, since each method has distinct advantages and disadvantages including cost, complexity, accuracy, precision, intrusiveness and bias. Development of a real-time cART adherence monitoring tool will enable the development of novel, pre-emptive adherence-improving strategies. The application of these strategies may ultimately prove to be the most cost-effective method to reduce morbidity and mortality for the individual and decrease the likelihood of HIV transmission and emergence of resistance in the community. Keywords: HIV, antiretroviral therapy adherence, virologic failure, drug resistance, outcomes, resource-rich and resource-limited settings, flexibility, complexity, real-time cART adherence monitoring tool, morbidity and mortality, cART, protease inhibitor, test and treat, HIV prevention strategies
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».