Prevalence of Transmitted HIV-1 Drug Resistance and the Role of Resistance Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine factors influencing the rate of transmitted drug resistance (TDR) among seroconverters, with particular emphasis on 3 widely used genotypic drug resistance algorithms. METHODS: The study used data from CASCADE (Concerted Action on Seroconversion to AIDS and Death in Europe), a collaboration of seroconverter cohorts in Europe and Canada. Genotypic resistance data were derived within 18 months of the last seronegative test or date of laboratory evidence of acute infection and before the initiation of antiretroviral therapy. The Stanford algorithm was used to analyze each individual's nucleotide sequence. A multivariate logistic model was used to assess independent relationships between the presence of TDR and exposure category, sex, age at seroconversion, and year of seroconversion. The paper also describes 3 alternative definitions of resistance: the Stanford algorithm, the key resistance mutations defined by the International AIDS Society, and the Agence Nationale de Recherches sur le Sida (ANRS) algorithm. RESULTS: Forty-five of 438 patients (10.3%) seroconverting between 1987 and 2003 were infected with a drug-resistant HIV-1 variant. Forty patients (9.1%) showed resistance mutations to only 1 class of antiretroviral drugs, 2 (0.5%) to 2 classes, and 3 (0.7%) to 3 classes of antiretroviral therapy. It was suggested that individuals seroconverting later in calendar time were more likely to have TDR (relative risk 3.89 and 95% CI: 0.84 to 18.02, and relative risk 4.69 and 95% CI: 1.03 to 21.31, for 1996-1999 and 2000-2003, respectively, compared with pre-1996; P trend = 0.08). This trend was apparent regardless of the definition of TDR used. The total estimated proportion of individuals with TDR varied between 10.3% and 15.5% according to which definition was used. CONCLUSIONS: Evidence was found for the rise of TDR over time. A specific definition of what constitutes TDR rather than a simple list of mutations is needed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 ».