Non-R5-tropic HIV-1 in subtype A1 and D infections were associated with lower pretherapy CD4+ cell count but not with PI/(N)NRTI therapy outcomes in Mbarara, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies suggest that infection with non-R5-tropic subtype B HIV-1, compared with R5, is associated with a more rapid decline in CD4 cell count, but does not affect PI/(N)NRTI therapy outcome. Here, we explored clinical correlates associated with viral tropism in subtype A1 and D infections. METHODS: HIV-1 subtype A1 (n = 196) and D (n = 143) pretherapy plasma samples and up to 7.5 years of posttherapy virologic and CD4 data were collected from a cross-sectional cohort in Mbarara, Uganda. Tropism and subtype were inferred using env V3 (geno2pheno) and gp41 (RIP) Sanger sequences. For each subtype, R5 infection was compared with non-R5 in terms of: pretherapy viral load and CD4 cell count (Mann-Whitney tests), and therapy outcomes, including time to virologic suppression, postsuppression virologic rebound, CD4 decline and CD4 recovery (log-rank tests). RESULTS: A 94% of all patients in this study achieved virologic suppression within median 3 months posttherapy. In both subtypes, non-R5 infection was associated with lower pretherapy CD4 cell count (non-R5 vs. R5; A: median 57 vs. 147 cells/μl P = 0.005; D: 80 vs. 128 cells/μl P = 0.006). Multivariable linear regression confirmed that tropism, not subtype nor the interaction between subtype and tropism, was a significant predictor of pretherapy CD4 cell count (P < 0.0001). None of pretherapy viral load, time to virologic suppression, virologic rebound, CD4 decline nor CD4 recovery was significantly different (all P > 0.09). CONCLUSION: Regardless of HIV-1 subtype or tropism, the majority of patients in this Ugandan cohort responded to therapy, even though non-R5 infection was associated with lower pretherapy CD4 cell count.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».