Changes in Inflammation and Immune Activation With Atazanavir-, Raltegravir-, Darunavir-Based Initial Antiviral Therapy: ACTG 5260s
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is unclear whether the integrase inhibitor raltegravir (RAL) reduces inflammation and immune activation compared with ritonavir-boosted protease inhibitors (PIs). METHODS: In a prospective, randomized, multicenter clinical trial that included 328 human immunodeficiency type 1 (HIV-1)-infected, treatment-naive participants were randomized to receive tenofovir disoproxil fumarate-emtricitabine (TDF/FTC) plus atazanavir/ritonavir (ATV/r), darunavir/ritonavir (DRV/r), or RAL. A total of 234 participants (71%) with HIV-1 RNA levels <50 copies/mL by week 24 were included. Plasma biomarkers of inflammation and coagulation that were analysed included high-sensitivity C-reactive protein, interleukin-6 (IL-6), GlycA, D-dimer, soluble CD14 (sCD14), sCD163, and sIL-2r; blood cellular markers included %CD38+DR+ of T-cell subsets and %CD14+CD16+ and%CD14(dim)CD16+ monocyte subsets. Changes from baseline were examined at earlier (24 or 48 weeks) and later (96 weeks) time points, with 95% confidence intervals on fold-change. Pairwise treatment groups were compared using Wilcoxon rank sum tests, with P values adjusted for false discovery rate control. RESULTS: Changes in biomarkers varied by regimen during the 96 weeks of follow-up as follows: hsCRP declined with ATV/r and RAL, IL-6 declined only with RAL, and GLycA decreased in all groups. D-dimer declined with ATV/r and DRV/r and was unchanged with RAL. Markers of T-cell activation and sCD163 (but not sCD14 and CD14-+CD16+) declined in all groups. CONCLUSIONS: Despite some differences in specific markers of inflammation and immune activation between the antiretroviral therapy (ART) regimens, we found no consistent evidence that the reduction of inflammation and immune activation with ART initiation was different between RAL and PI-based regimens. CLINICAL TRIALS REGISTRATION: NCT00811954 and NCT00851799.
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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) | 0,000 | 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 ».