Adherence to Post-Exposure Prophylaxis (PEP) and Incidence of HIV Seroconversion in a Major North American Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited evidence on the efficacy of post-exposure prophylaxis (PEP) for sexual exposures. We sought to determine the factors associated with adherence to treatment and describe the incidence of PEP failures in a Montreal clinic. METHODS: We prospectively assessed all patients consulting for PEP following sexual exposures from October 2000 to July 2014. Patients were followed at 4 and 16 weeks after starting PEP. Treatment adherence was determined by self-report at week 4. Multivariable logistic regression was used to estimate the factors predicting adherence to treatment. RESULTS: 3547 PEP consults were included. Patients were mainly male (92%), MSM (83%) and sought PEP for anal intercourse (72%). Seventy-eight percent (n = 2772) of patients received a prescription for PEP, consisting of Tenofovir/Emtracitabine (TVD) + Lopinavir/Ritonavir (LPV) in 74% of cases, followed by Zidovudine/Lamivudine (CBV) + LPV (10%) and TVD + Raltegravir (RAL) (8%). Seventy percent of patients were adherent to treatment. Compared to TVD+LPV, patients taking CBV+LPV were less likely to adhere to treatment (OR 0.58, 95% CI 0.44-0.75), while no difference was observed for patients taking TVD+RAL (OR 1.15, 95% CI 0.83-1.59). First-time PEP consults, older and male patients were also more adherent to treatment. Ten treated patients seroconverted (0.37%) during the study period, yet only 1 case can be attributed to PEP failure (failure rate = 0.04%). CONCLUSION: PEP regimen was associated with treatment adherence. Patients were more likely to be adherent to TVD-based regimens. Ten patients seroconverted after taking PEP; however, only 1 case was a PEP failure as the remaining patients continued to engage in high-risk behavior during follow-up. One month PEP is an effective preventive measure to avoid HIV infection.
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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 | 0,001 |
| 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 ».