MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2811513161 · doi:10.1002/jia2.25149

Sex‐based differences in antiretroviral therapy initiation, switching and treatment interruptions: global overview from the International Epidemiologic Databases to Evaluate AIDS (IeDEA)

2018· article· en· W2811513161 sur OpenAlexafffund
Michelle Giles, Amit C. Achhra, Alison G. Abraham, Andreas D. Haas, M. John Gill, Man Po Lee, Marco Luque, Catherine C. McGowan, Morna Cornell, Paula Braitstein, Nathalie de Rekeneire, Renaud Becquet, Kara Wools‐Kaloustian, Matthew Law

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Eye InstituteNational Institute on Drug AbuseNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesCenters for Disease Control and PreventionEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGovernment of AlbertaAgency for Healthcare Research and QualityNational Institutes of HealthUniversity of New South WalesDepartment of Health and Ageing, Australian GovernmentNational Center for Advancing Translational SciencesHealth Resources and Services AdministrationOntario Ministry of Health and Long-Term CareNational Institute of Mental HealthAustralian Government
Mots-clésDiscontinuationMedicineRegimenAntiretroviral therapyDemographyAsia pacificHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadFamily medicineInternal medicineEthnologyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In 2015, the World Health Organization recommended that all HIV-infected individuals consider ART initiation as soon as possible after diagnosis. Sex differences in choice of initial ART regimen, indications for switching, time to switching and choice of second-line regimens have not been well described. The aims of this study were to describe first-line ART and CD4 count at ART initiation by sex, calendar year and region, and to analyse time to change or interruption in first-line ART, according to sex in each region. METHODS: Participating cohorts included: Southern, East and West Africa (IeDEA-Africa), North America (NA-ACCORD), Caribbean, Central/South America (CCASAnet) and Asia-Pacific including Australia (IeDEA Asia-Pacific). The primary outcomes analysed for each region and according to sex were choice of initial ART, time to switching and time to discontinuation of the first-line regimen. RESULTS AND DISCUSSION: The combined cohort data set comprised of 715,252 participants across seven regions from low- to high-income settings. The median CD4 count at treatment initiation was lower in men compared with women in nearly all regions and time periods. Women from North America and Southern Africa were more likely to switch ART compared to men (p < 0.001) with approximately 90% of women reporting a major change after 10 years in North America. Overall, after 8 years on ART, >50% of HIV- positive men and women from Southern Africa, East Africa, South and Central America remained on their original regimen. Men were more likely to have a treatment interruption compared with women in low- and middle-income countries from the Asia/Pacific region (p < 0.001) as were men from Southern Africa (p < 0.001). Greater than 75% of men and women did not report a treatment interruption after 10 years on ART from all regions except North America and Southern Africa. CONCLUSIONS: There are regional variations in the ART regimen commenced at baseline and rates of major change and treatment interruption according to sex. Some of this is likely to reflect changes in local and international antiretroviral guideline recommendations but other sex-specific factors such as pregnancy may contribute to these differences.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,015
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,189
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the International AIDS SocietyMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207