Transmission of HIV-1 drug resistance in Benin could jeopardise future treatment options
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As access to antiretrovirals (ARV) increases in developing countries, the identification of optimal therapeutic regimens and prevention strategies requires the identification of resistance pathways in non-B subtypes as well as the surveillance of drug mutation resistance (SDMR) including the trafficking of viral strains between high-risk groups such as commercial sex workers (CSW) and the general population (GP). In this study, the authors evaluated the rate of primary resistance mutations and the epidemiological link between isolates from GP and CSW from Bénin. METHODS: Plasma samples were obtained from 129 HIV-1-infected treatment-naïve individuals. Drug resistance mutations were identified using SDMR list and compared with other resistance algorithms. RESULTS: No nucleoside reverse transcriptase inhibitor resistance mutations were found. Four patients had non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor resistance (K103N, G190A). One patient exhibited protease inhibitors resistance mutation, F53Y. Using the SDMR list, the authors obtained a rate of 3.9% of primary resistance. Nevertheless, the authors observed several mutations not on SDMR list but included in others resistance database, taking those mutations into account, the authors obtained a rate of 15.5%. CONCLUSIONS: Although our results show a low rate of SDMR, this algorithm may underestimate resistance mutations that may impact treatment options in developing countries. Primary resistance rates were similar in CSW and in the GP. Our phylogenetic analysis confirmed the genetic exchange between groups.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».