Antiretroviral Resistance and Pregnancy Characteristics of Women with Perinatal and Nonperinatal HIV Infection
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To compare HIV drug resistance in pregnant women with perinatal HIV (PHIV) and those with nonperinatal HIV (NPHIV) infection. Methods. We conducted a multisite cohort study of PHIV and NPHIV women from 2000 to 2014. Sample size was calculated to identify a fourfold increase in antiretroviral (ARV) drug resistance in PHIV women. Continuous variables were compared using Student's t-test and Wilcoxon rank-sum tests. Categorical variables were compared using χ (2) and Fisher's exact tests. Univariate analysis was used to determine factors associated with antiretroviral drug resistance. Results. Forty-one PHIV and 41 NPHIV participants were included. Women with PHIV were more likely to have drug resistance than those with NPHIV ((55% versus 17%, p = 0.03), OR 6.0 (95% CI 1.0-34.8), p = 0.05), including multiclass resistance (15% versus 0, p = 0.03), and they were more likely to receive nonstandard ARVs during pregnancy (27% versus 5%, p = 0.01). PHIV and NPHIV women had similar rates of preterm birth (11% versus 28%, p = 0.08) and cesarean delivery (47% versus 46%, p = 0.9). Two infants born to a single NPHIV woman acquired HIV infection. Conclusions. PHIV women have a high frequency of HIV drug resistance mutations, leading to nonstandard ARVs use during pregnancy. Despite nonstandard ARV use during pregnancy, PHIV women did not experience increased rates of adverse pregnancy outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».