Progression of Liver Fibrosis and Modern Combination Antiretroviral Therapy Regimens in HIV-Hepatitis C–Coinfected Persons
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liver diseases progress faster in human immunodeficiency virus (HIV)-hepatitis C virus (HCV)-coinfected persons than HIV-monoinfected persons. The aim of this study was to compare rates of liver fibrosis progression (measured by the aspartate-to-platelet ratio index [APRI]) among HIV-HCV-coinfected users of modern protease inhibitor (PI)- and nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI)-based regimens with a backbone of tenofovir/emtricitabine (TDF/FTC) or abacavir/lamivudine (ABC/3TC). METHODS: Data from a Canadian multicenter cohort study were analyzed, including 315 HCV polymerase chain reaction-positive persons who initiated antiretroviral therapy with a PI or NNRTI and a backbone containing either TDF/FTC or ABC/3TC. Multivariate linear regression analyses with generalized estimating equations were performed after propensity score matching to balance covariates across classes of anchor agent. RESULTS: A backbone of TDF/FTC was received by 67% of PI users and 69% of NNRTI users. Both PI and NNRTI use was associated with increases in APRI over time when paired with a backbone of ABC/3TC: 16% per 5 years (95% confidence interval [CI], 4%, 29%) and 11% per 5 years (95% CI, 2%, 20%), respectively. With TDF/FTC use, no clear association was found among PI users (8% per 5 years, 95% CI, -3%, 19%) or NNRTI users (3% per 5 years, 95% CI, -7%, 12%). CONCLUSIONS: Liver fibrosis progression was more influenced by the backbone than by the class of anchor agent in HIV-HCV-coinfected persons. Only ABC/3TC-containing regimens were associated with an increase of APRI score over time, regardless of the class of anchor agent used.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».