Drug resistance mutations after the first 12 months on antiretroviral therapy and determinants of virological failure in Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate HIV drug resistance (HIVDR) and determinants of virological failure in a large cohort of patients receiving first-line tenofovir-based antiretroviral therapy (ART) regimens. METHODS: A nationwide retrospective cohort from 42 health facilities was assessed for virological failure and development of HIVDR mutations. Data were collected at ART initiation and at 12 months of ART on patients with available HIV-1 viral load (VL) and ART adherence measurements. HIV resistance genotyping was performed on patients with VL ≥1000 copies/ml. Multiple logistic regression was used to determine factors associated with treatment failure. RESULTS: Of 828 patients, 66% were women, and the median age was 37 years. Of the 597 patients from whom blood samples were collected, 86.9% were virologically suppressed, while 11.9% were not. Virological failure was strongly associated with age <25 years (adjusted odds ratio [aOR]: 6.4; 95% confidence interval [CI]: 3.2-12.9), low adherence (aOR: 2.87; 95% CI: 1.5-5.0) and baseline CD4 counts <200 cells/μl (aOR 3.4; 95% CI: 1.9-6.2). Overall, 9.1% of all patients on ART had drug resistance mutations after 1 year of ART; 27% of the patients who failed treatment had no evidence of HIVDR mutations. HIVDR mutations were not observed in patients on the recommended second-line ART regimen in Rwanda. CONCLUSIONS: The last step of the UNAIDS 90-90-90 target appears within grasp, with some viral failures still due to non-adherence. Nonetheless, youth and late initiators are at higher risk of virological failure. Youth-focused programmes could help prevent further drug HIVDR development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».