Prevalence of Rilpivirine and Etravirine Resistance Mutations in HIV-1 Subtype C-Infected Patients Failing Nevirapine or Efavirenz-Based Combination Antiretroviral Therapy in Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Rilpivirine (RPV) and Etravirine (ETR) are approved second-generation non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs) for HIV treatment. There is a cross-resistance HIV mutation profile between first- and second-generation NNRTI drugs. We determined the prevalence of HIV-1 drug resistance mutations (DRMs) to RPV and ETR in Botswana. A total of 168 HIV-1 polymerase gene sequences from participants failing nevirapine (NVP)- or efavirenz (EFV)-containing regimens were analyzed for DRMs using the Stanford University HIV drug resistance database. Forty-one sequences were from an adult antiretroviral therapy (ART) study, the Tshepo study, and 127 from a prevention of mother-to-child transmission (PMTCT) study, the Mashi study, all conducted in Botswana. Prevalence of RPV and ETR highest DRM in the adult ART study (n = 41) were K101E (26.2%), E138A (23.8%), and Y181C (26.2%). The PMTCT cohort's (n = 127) high prevalence mutations were Y181C (15.7%), E138A (15%), and K101E (11%). A total of 42.9% and 3.2% of patients in the adult ART study and PMTCT study, respectively, had three or more NNRTI mutations at virologic failure. We identified HIV-1 mutations conferring resistance to RPV and ETR even though they have not been used in Botswana. Of concern was the high proportion of sequences from the adult ART study that displayed multiple DRMs; as the number of NNRTI mutations increases, the level of cross-resistance increases. It is plausible that patients displaying such profiles maybe at increased risk of failing second-generation NNRTI drugs, hence, calls for genotyping in patients with prior NVP or efavirenz exposure before prescription of RPV- or ETR-containing cART.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».