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Enregistrement W2890738265 · doi:10.3851/imp3265

Substance use Patterns and HIV-1 RNA Viral Load Rebound among HIV-Positive Illicit Drug users in a Canadian Setting

2018· article· en· W2890738265 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAntiviral Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensBritish Columbia Centre on Substance UseSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésViral loadMedicineHazard ratioProportional hazards modelInternal medicineProspective cohort studyCohortCohort studyHuman immunodeficiency virus (HIV)Young adultConfidence intervalImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,270 · 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