Patterns of Transmitted Drug Resistance and Virological Response to First-line Antiretroviral Treatment Among Human Immunodeficiency Virus–Infected People Who Use Illicit Drugs in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transmitted drug resistance (TDR) may compromise response to antiretroviral therapy (ART). However, there are limited data on TDR patterns and impacts among people who use illicit drugs (PWUD). METHODS: Data were drawn from 2 prospective cohorts of PWUD in Vancouver, Canada. We characterized patterns of TDR among human immunodeficiency virus (HIV)-infected PWUD, and assessed its impacts on first-line ART virological outcomes. RESULTS: Between 1996 and 2015, among 573 ART-naive PWUD (18% with recent HIV infection), the overall TDR prevalence was 9.8% (95% confidence interval [CI], 7.3%-12.2%), with an increasing trend over time, from 8.5% in 1996-1999 to 21.1% in 2010-2015 (P = .003), mainly driven by resistance to nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs). TDR-associated mutations were more common for NNRTIs (5.4%), followed by nucleoside reverse transcriptase inhibitors (3.0%) and protease inhibitors (1.9%). TDR prevalence was lower among recently infected PWUD (adjusted odds ratio, 0.39 [95% CI, .15-.87]). Participants with TDR had higher risk of virological failure than those without TDR (log-rank P = .037) in the first year of ART. CONCLUSIONS: Between 1996 and 2015, TDR prevalence increased significantly among PWUD in Vancouver. Higher risk of virological failure among PWUD with TDR may be explained by some inappropriate ART prescribing, as well as undetected minority resistant variants in participants with chronic HIV infection. Our findings support baseline resistance testing early in the course of HIV infection to guide ART selection among PWUD in our setting.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».