Quality of Life in Patients Treated with First-Line Antiretroviral Therapy Containing Nevirapine And/Or Efavirenz
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether differences in safety profiles between nevirapine (NVP) and efavirenz (EFV), as observed in the 2NN study, translated into differences in 'health related quality of life' (HRQoL). DESIGN: A sub-study of the 2NN study, with antiretroviral-naive patients randomly allocated to NVP (once or twice daily), EFV or NVP+EFV, in addition to stavudine and lamivudine. METHODS: Comparing differences in changes of HRQoL over 48 weeks as measured with the Medical Outcomes Study HIV Health Survey (MOS-HIV) questionnaire, using analysis of variance. RESULTS: The 2NN study enrolled 1216 patients. No validated questionnaires were available for 244 patients, and 55 patients had no HRQoL data at all, leaving 917 patients eligible for this sub-study. A total of 471 (51%) had HRQoL measurements both at baseline and week 48. The majority (69%) of patients without HRQoL measurements did, however, complete the study. The change in the physical health score (PHS) was 3.9 for NVP, 3.4 for EFV and 2.4 for NVP+EFV (P=0.712). For the mental health score (MHS) these values were 6.1, 7.0 and 3.9, respectively (P=0.098). A baseline plasma HIV-1 RNA concentration (pVL) > or = 100,000 copies/ml and a decline in pVL (per log10) were independently associated with an increase of PHS. An increase of MHS was only associated with pVL decline. Patients experiencing an adverse event during follow-up had a comparable change in PHS but a significantly smaller change in MHS, compared with those without an adverse event. CONCLUSIONS: First-line ART containing NVP and/or EFV leads to an improvement in HRQoL. The gain in HRQoL was similar for NVP and EFV, but slightly lower for the combination of these drugs.
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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) | 0,000 | 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 ».