Increasing HIV Subtype Diversity and Its Clinical Implications in a Sentinel North American Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV-1 is a highly diverse virus; subtypes may exhibit differences in rates of transmission, disease progression, neurotoxicity, antiretroviral treatment failure profiles and accuracy of viral load measurements. To date, the HIV epidemic in Canada and the rest of the developed world has been largely due to subtype B; however, shifts in subtype epidemiology could have significant implications. OBJECTIVE: To determine whether there has been an increase in HIV subtype diversity in southern Alberta, Canada. METHODS: All 2358 patients receiving any HIV care between December 31, 2001 and December 31, 2010 were included in a retrospective analysis of subtype prevalence and incidence. In an indexed analysis, subtype trends from 1994 to 2010 were also evaluated. RESULTS: Between 2001 and 2010, the prevalence of non-B HIV subtypes in patients with a known subtype increased from 7% to 24%. In 2010, the most prevalent non-B subtypes were C (65%), A (11%), CRF02_AG (9.7%), CRF01_AE (4.9%), D (3.9%), G (2.9%) and CRF06_cpx (1.5%). In the indexed analysis, there was an overall proportional increase in non-B subtypes of 2.3% per year. The year-over-year increase in the prevalence of patients infected with a nonsubtype B virus increased from 13% from 1995 to 2002 to 27% from 2003 to 2010 (P=0.01). Incident non-B subtype cases increased from 9.6% to 32.4% over these time periods. CONCLUSIONS: This recent and dramatic shift in HIV strain diversity in Canada is unprecedented and may have important public health, research and clinical consequences.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».