Using HIV Viral Load From Surveillance to Estimate the Timing of Antiretroviral Therapy Initiation
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: HIV surveillance programs do not typically collect comprehensive data on antiretroviral therapy (ART). We validated a population-based measure of ART initiation that uses HIV viral load (VL) results in the absence of data on ART. METHODS: We used CD4/VL data reported to NYC HIV Surveillance for persons aged ≥13 years and diagnosed with HIV from 2006 to 2012 to validate estimates of ART initiation date based on 3 ART initiation definitions: (1) ≥1-log decline in copies per milliliter between 2 VLs over 3 months; (2) ≥2-log decline in copies per milliliter between 2 VLs over 3 months; and (3) the earliest of either a ≥1-log decline in VL over 3 months, or a change from detectable VL to undetectable VL (<400 copies/mL) over any interval. We plotted median CD4 counts by quarter before and after ART initiation to compare estimated initiation date with nadir of the CD4 trajectory. RESULTS: A total of 24,348 persons were diagnosed with HIV in NYC from 2006 to 2012. In all, 12,123 persons had probable ART initiation based on ≥2-log decline, 12,719 based on ≥1-log decline, and 14,311 based on ≥1-log decline or detectable-undetectable change. Lowest median CD4 count occurred at the estimated ART initiation date for all 3 definitions. The definition based on a ≥1-log VL decline or a change from detectable to undetectable VL captured more ART initiations and identified earlier initiation dates. CONCLUSIONS: Serial VL measures are a valid source for estimating ART initiation. A definition that includes a ≥1-log VL decline or a change from detectable to undetectable VL performed best.
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 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».