CD4+ and viral load outcomes of antiretroviral therapy switch strategies after virologic failure of combination antiretroviral therapy in perinatally HIV-infected youth in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compared 12-month CD4 and viral load outcomes in HIV-infected children and adolescents with virological failure, managed with four treatment switch strategies. DESIGN: This observational study included perinatally HIV-infected (PHIV) children in the Pediatric HIV/AIDS Cohort Study (PHACS) and Pediatric AIDS Clinical Trials (PACTG) Protocol 219C. METHODS: Treatment strategies among children with virologic failure were compared: continue failing combination antiretroviral therapy (cART); switch to new cART; switch to drug-sparing regimen; and discontinue all ART. Mean changes in CD4% and viral load from baseline (time of virologic failure) to 12 months follow-up in each group were evaluated using weighted linear regression models. RESULTS: Virologic failure occurred in 939 out of 2373 (40%) children. At 12 months, children switching to new cART (16%) had a nonsignificant increase in CD4% from baseline, 0.59 percentage points [95% confidence interval (95% CI) -1.01 to 2.19], not different than those who continued failing cART (71%) (-0.64 percentage points, P = 0.15) or switched to a drug-sparing regimen (5%) (1.40 percentage points, P = 0.64). Children discontinuing all ART (7%) experienced significant CD4% decline -3.18 percentage points (95% CI -5.25 to -1.11) compared with those initiating new cART (P = 0.04). All treatment strategies except discontinuing ART yielded significant mean decreases in log10VL by 12 months, the new cART group having the largest drop (-1.15 log10VL). CONCLUSION: In PHIV children with virologic failure, switching to new cART was associated with the best virological response, while stopping all ART resulted in the worst immunologic and virologic outcomes and should be avoided. Drug-sparing regimens and continuing failing regimens may be considered with careful monitoring.
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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 | 0,001 |
| 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 ».