Increase in transmitted HIV drug resistance among persons undergoing genotypic resistance testing in Ontario, Canada, 2002-09
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To characterize persons undergoing HIV genotypic resistance testing (GRT) while treatment naive and to estimate the prevalence of transmitted HIV drug resistance (TDR) among HIV-positive outpatients in Ontario, Canada. METHODS: We analysed data from a multi-site cohort of persons receiving HIV care. Data were obtained from medical chart abstractions, interviews and record linkage with the Public Health Laboratories, Public Health Ontario. The analysis was restricted to 626 treatment-naive persons diagnosed in 2002-09. TDR mutations were identified using the calibrated population resistance tool. We used descriptive statistics and regression methods to characterize treatment-naive GRT test uptake and patterns of TDR. RESULTS: Overall, 53.2% (333/626) of participants had baseline GRT. The proportion increased with year of HIV diagnosis from 30.0% in 2002 to 82.6% in 2009 (P < 0.0001). Among those tested, 13.6% (CI 9.9-17.3%) had one or more drug resistance mutations, and 8.8% (CI 5.7-11.8%), 4.8% (CI 2.5-7.2%) and 2.7% (CI 1.0-4.5%) had mutations conferring resistance to nucleoside/tide reverse transcriptase inhibitors (NRTIs), non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) and protease inhibitors (PIs), respectively. TDR prevalence increased from 2002-07 to 2008-09 (adjusted OR 3.7, 95% CI 1.7-8.2), driven by a higher proportion with NRTI (18.2% versus 5.9%, P = 0.0009) and NNRTI mutations (11.7% versus 2.8%, P = 0.004) in the later time period. PI TDR remained unchanged. CONCLUSIONS: Baseline GRT increased dramatically since 2002, but remains below 100%. The prevalence of overall TDR tripled due to increases in NRTI and NNRTI mutations. These findings highlight the value of routine baseline GRT for TDR surveillance and patient care.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».