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Enregistrement W2325043508 · doi:10.1136/sextrans-2011-050108.461

P3-S3.12 Transmitted HIV drug resistance mutations in Ontario, Canada, 2002–2009

2011· article· en· W2325043508 sur OpenAlexaffabout
Ann N. Burchell, Ahmed M. Bayoumi, C Major, Sandra Gardner, Darien Taylor, Anita Rachlis, Paul Sandstrom, Sean B. Rourke, J. Brooks

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreCanadian AIDS Treatment Information ExchangeOntario HIV Treatment Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineViral loadHIV drug resistanceCohortDrug resistanceMen who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicineCohort studyVirologyAntiretroviral therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background We estimated the prevalence of transmitted HIV drug resistance (TDR) among HIV-positive outpatients in Ontario, Canada who were diagnosed since 2002 when the provincial laboratories started testing for drug resistance among treatment-naïve patients. Methods We analysed data from the Ontario HIV Treatment Network Cohort Study, a multi-site open dynamic cohort of people living with HIV. Participants were recruited from specialised HIV clinics and primary care practices. Data were obtained from medical chart extractions, interviews and linked with data from the Ontario Public Health Laboratories, which performs almost all viral load and genotypic resistance testing (GRT). We analysed data from participants who received GRT testing while treatment-naïve, defined as (1) no record of antiretroviral use in their clinical chart and (2) detectable viral load. We used the Stanford University HIV Drug Resistance Database to identify TDR mutations in the viral sequences of the protease and reverse transcriptase genes. We used descriptive statistics to characterise the prevalence of TDR mutations and report results with 95% CI. Results Among 623 persons diagnosed in 2002–2009, 330 received GRT while treatment naïve. Among those tested, the mean age was 39 (SD 9.9); 12% were female, 65% men who have sex with men (MSM), and 66% white. The median baseline viral load count was 4.5 log10 copies/ml (IQR 3.9–5.0) and the median baseline CD4 count was 399 cells/mm 3 (IQR 240–540). Overall, 13.6% (CI 9.9 to 17.3%) had one or more drug resistance mutations, and 8.8% (CI 5.7 to 11.8%), 4.8% (CI 2.5 to 7.2%) and 2.7% (CI 1.0 to 4.5%) had mutations conferring resistance against nucleoside/tide reverse transcriptase inhibitors (NRTIs), non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs), or protease inhibitors (PIs), respectively. TDR against two or more drug classes was observed in 2.7% (CI 1.0 to 4.5%). The most common mutations were T215 revertants, M41L, and K103N in the RT gene. The proportion with TDR was highest among IDU (30.4%), intermediate among MSM and heterosexuals (12.0% and 14.3%, respectively) and lowest among persons from HIV endemic regions (6.9%) (p=0.06). Participants diagnosed in 2008–2009 had a higher proportion of NRTI mutations (18.2% vs 5.9%, p=0.0009) and NNRTI mutations (11.7% vs 2.8%, p=0.004) than those diagnosed earlier; such increases were observed among MSM, heterosexuals and IDU. There was no evidence of a change in PI mutation frequency over time. Conclusion Our finding of a recent increase in NRTI and NNRTI mutations is concerning but requires confirmation, ideally in a random sample of specimens from newly diagnosed individuals. Although the actual dates of infection were unknown, the results suggest that drug-resistant strains are commonly circulating within the established HIV epidemics in Ontario.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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