Modelling Treatment Response Could Reduce Virological Failure in Different Patient Populations
Notice bibliographique
Résumé
Background: HIV drug resistance can cause viral re-bound in patients on combination antiretroviral therapy, requiring a change in therapy to re-establish virological control.The RDI has developed computational models that predict response to combination therapy based on the viral genotype, viral load, CD4 count and treatment history.Here we compare two sets of models developed with different levels of treatment history information and test their generalisability to new patient populations.Methods: Two sets of five random forest models were trained to predict the probability of virological response (follow-up viral load <50 copies/ml viral RNA) following a change in antiretroviral therapy using the baseline viral load, CD4 count, genotype and treatment history from 7,263 treatment change episodes.One set used six treatment history variables and the other 18 -one for each drug.The accuracy of the models was assessed in terms of the area under the receiver-operator characteristic curve (AUC) during cross validation and with 375 TCEs from clinics that had not contributed data to the training set.Results: The mean AUC achieved by the two sets of models during cross validation was 0•815 and 0.820.Mean overall accuracy was 75% and 76%, sensitivity 64% and 62% and specificity 81% and 84%.The AUC for each committee tested with the independent test set was 0.87 and 0.855.Mean overall accuracy was 89% and 87%, sensitivity 67% and 61% and specificity 90% and 87%.There were no significant differences between the two sets.The models correctly predicted 330 (92%) of the 357 treatment failures observed in practice and were able to identify alternative regimens that were predicted to be effective for up to 267 (75%) of the failures and regimens with a higher probability of response for all cases.Conclusions: Computational models can predict accurately the virological response to antiretroviral therapy from a range of variables including genotype and treatment history even for patients from unfamiliar settings.This approach has potential utility as a useful aid to treatment decision-making and may reduce treatment failure.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».