Virologic Failure Following Persistent Low-level Viremia in a Cohort of HIV-Positive Patients: Results From 12 Years of Observation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current goal of antiretroviral therapy (ART) is to maintain a suppressed human immunodeficiency virus (HIV) viral load below limits of assay detection. When viral loads remain in low-level viremia (LLV), especially between 50 and 200 copies/mL, the best management and clinical consequences remain unknown. Our objective was to study the long-term impact of persistent LLV on the subsequent risk of virologic failure in a cohort of people living with HIV in Montreal, Canada. METHODS: We compared the cumulative incidence of subsequent virologic failure (defined as an HIV RNA viral load of >1000 copies/mL) in patients receiving ART for at least 12 months by following 4 persistence categories (<50, 50-199, 200-499, and 500-999 copies/mL) for 6, 9, or 12 months, using Kaplan-Meier analysis. The association between subsequent virologic failure and persistence status were estimated using a Cox proportional hazards model. RESULTS: The cumulative incidence of virologic failure 1 year after having maintained a LLV for 6 months was 22.7% (95% confidence interval [CI], 14.9-33.6) for 50-199 copies/mL, 24.2% (95% CI, 14.5-38.6) for 200-499 copies/mL, and 58.9% (95% CI, 43.1-75.2) for 500-999 copies/mL, compared with 6.6% (95% CI, 5.3-8.2) for an undetectable HIV RNA viral load. Even after adjustment for potential confounders, a persistent LLV of 50-199 copies/mL for 6 months doubled the risk of virologic failure (hazard ratio, 2.22; 95% CI, 1.60-3.09), compared with undetectable viral loads for the same duration. Similar results have been found for persistent LLV of 9 or 12 months. CONCLUSIONS: In this cohort, all categories of persistent LLV between 50 and 999 copies/mL were associated with an increased risk of virologic failure. The results shed new light for the management of patients with LLV, especially with regard to LLV of 50-199 copies/mL.
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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 | 0,002 |
| 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 ».