Substance use Patterns and HIV-1 RNA Viral Load Rebound among HIV-Positive Illicit Drug users in a Canadian Setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active illicit drug use can present a barrier to the medical management of HIV infection by complicating adherence to antiretroviral therapy (ART). Plasma HIV-1 RNA viral load (VL) rebound, defined as a period of detectable HIV VL following ART and VL suppression, can lead to the generation of viral resistance and potential treatment failure. We sought to investigate the contribution of substance use patterns on rates of VL rebound. METHODS: We used data from the ACCESS study, a long-running community-recruited prospective cohort of HIV-positive people who use illicit drugs in Vancouver, Canada, a setting of universal no-cost HIV treatment. We analysed time to VL rebound (that is, two consecutive observations ≥1,000 copies/ml) after ART initiation and sustained viral suppression (that is, two consecutive observations <50 copies/ml) using extended Cox regression models with a recurrent events framework. RESULTS: Between May 1996 and November 2013, 564 ART-exposed participants achieved at least one instance of VL suppression and contributed 1,893.8 person-years of observation. Over follow-up, 198 (35.1%) participants experienced ≥ one instance of VL rebound. In adjusted analyses, VL rebound was associated with younger age (adjusted hazard ratio [AHR] =0.97, 95% CI: 0.95, 0.98), heroin injection (≥ daily versus < daily, AHR =1.52, 95% CI: 1.01, 2.30), crack use (≥ daily versus < daily, AHR = 1.73, 95% CI: 1.08, 1.92) and heavy alcohol use (≥ four versus < four drinks/day, AHR =1.97, 95% CI: 1.17, 3.31). CONCLUSIONS: The present study suggests that in addition to heavy alcohol use, high-intensity illicit drug use, particularly ≥ daily heroin injection and ≥ daily crack smoking are risk factors for VL rebound. In addition to the impact of high-intensity drug use on health-care engagement and ART adherence, some evidence exists on the direct impact of psychoactive substances on ART metabolism and the natural progression of HIV disease. At-risk individuals should be provided additional supports to preserve virological control and maintain the benefits of ART.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».