High level of primary drug resistance in Mali
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As access to antiretroviral drugs increases in developing countries, it will become increasingly important to monitor the emergence of resistance and to define the molecular pathways involved to identify optimal therapeutic regimens. METHODS: We performed genotypic resistance testing on plasma obtained from 101 HIV-infected treatment-naïve individuals from Mali. Genotyping was carried out using the Virco protocols and HXB2 was used as the reference strain. RESULTS: CRF02_AG was the most common subtype, present in 71.3% of our patient population. Other subtypes included B, C, G, CRF06_CPX, CRF09_CPX, CRF01_AE, A2/CRF16_A2D, A1 and CRF13_CPX. A total of 9.9% [95% confidence interval (CI) 6.9-12.9%] of patients had at least one resistance mutation. The prevalences of mutations conferring resistance to nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NRTIs), nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) and protease inhibitors (PIs) were 5% (95% CI 0.7-9.2%), 6% (95% CI 1.3-10.6%) and 0%, respectively. The most frequent mutations were T215A/Y for NRTIs and K103N/T for NNRTIs. One patient harboured three NRTI resistance mutations and one NNRTI mutation. This is the first reported case of multi-drug-resistant viral transmission in Mali. Polymorphisms at protease codons 10I/V and 33F potentially associated with resistance were observed in 18.8% and 1% of patients, respectively. Several polymorphisms in the C-terminal domain of reverse transcriptase were observed: A371V (in 63.4% of patients), G335D (76.2%), E399D (10.9%) and G333E (1%). CONCLUSION: Primary resistance was seen in 9.9% of subjects, which is higher than previously reported in Mali. Taking into consideration other polymorphisms in protease such as L10I/V and 33F, primary resistance could reach 28.7% (95% CI 19.9-37.5%). Our study reflects the need to monitor the evolution of resistance on a regular basis and trends of transmitted resistance.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».