No Evidence That HIV-1 Subtype C Infection Compromises the Efficacy of Tenofovir-Containing Regimens: Cohort Study in the United Kingdom
Notice bibliographique
Résumé
Concern has been expressed that tenofovir-containing regimens may have reduced effectiveness in the treatment of human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) subtype C infections because of a propensity for these viruses to develop a key tenofovir-associated resistance mutation. We evaluated whether subtype influenced rates of virological failure in a cohort of 8746 patients from the United Kingdom who received a standard tenofovir-containing first-line regimen and were followed for a median of 3.3 years. In unadjusted analyses, the rate of failure was approximately 2-fold higher among patients infected with subtype C virus as compared to those with subtype B virus (hazard ratio [HR], 1.86; 95% confidence interval [CI], 1.50-2.31; P < .001). However, the increased risk was greatly attenuated in analyses adjusting for demographic and clinical factors (adjusted HR, 1.14; 95% CI, .83-1.58; P = .41). There were no differences between subtypes C and subtypes non-B and non-C in either univariate or multivariate analysis. These observations imply there is no intrinsic effect of viral subtype on the efficacy of tenofovir-containing regimens.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».