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Enregistrement W2503404095 · doi:10.7448/ias.19.1.20978

Long‐term effectiveness of initiating non‐nucleoside reverse transcriptase inhibitor‐ versus ritonavir‐boosted protease inhibitor‐based antiretroviral therapy: implications for first‐line therapy choice in resource‐limited settings

2016· article· en· W2503404095 sur OpenAlexafffundabout
Viviane D. Lima, Mark Hull, David A. McVea, William Chau, P. Richard Harrigan, Julio Montaner

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRegimenReverse-transcriptase inhibitorCartProtease inhibitor (pharmacology)Nucleoside Reverse Transcriptase InhibitorViral loadRitonavirAntiretroviral therapyInternal medicineReverse transcriptaseVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Polymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In many resource-limited settings, combination antiretroviral therapy (cART) failure is diagnosed clinically or immunologically. As such, there is a high likelihood that patients may stay on a virologically failing regimen for a substantial period of time. Here, we compared the long-term impact of initiating non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI)- versus boosted protease inhibitor (bPI)-based cART in British Columbia (BC), Canada. METHODS: We followed prospectively 3925 ART-naïve patients who started NNRTIs (N=1963, 50%) or bPIs (N=1962; 50%) from 1 January 2000 until 30 June 2013 in BC. At six months, we assessed whether patients virologically failed therapy (a plasma viral load (pVL) >50 copies/mL), and we stratified them based on the pVL at the time of failure ≤500 versus >500 copies/mL. We then followed these patients for another six months and calculated their probability of achieving subsequent viral suppression (pVL <50 copies/mL twice consecutively) and of developing drug resistance. These probabilities were adjusted for fixed and time-varying factors, including cART adherence. RESULTS: At six months, virologic failure rates were 9.5 and 14.3 cases per 100 person-months for NNRTI and bPI initiators, respectively. NNRTI initiators who failed with a pVL ≤500 copies/mL had a 16% higher probability of achieving subsequent suppression at 12 months than bPI initiators (0.81 (25th-75th percentile 0.75-0.83) vs. 0.72 (0.61-0.75)). However, if failing NNRTI initiators had a pVL >500 copies/mL, they had a 20% lower probability of suppressing at 12 months than pVL-matched bPI initiators (0.37 (0.29-0.45) vs. 0.46 (0.38-0.54)). In terms of evolving HIV drug resistance, those who failed on NNRTI performed worse than bPI in all scenarios, especially if they failed with a viral load >500 copies/mL. CONCLUSIONS: Our results show that patients who virologically failed at six months on NNRTI and continued on the same regimen had a lower probability of subsequently achieving viral suppression and a higher chance of evolving HIV drug resistance. These results suggest that improving access to regular virologic monitoring is critically important, especially if NNRTI-based cART is to remain a preferred choice for first-line therapy in resource-limited settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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