First-line HIV treatment failures in non-B subtypes and recombinants: a cross-sectional analysis of multiple populations in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our understanding of HIV-1 and antiretroviral treatment (ART) is strongly biased towards subtype B, the predominant subtype in North America and western Europe. Efforts to characterize the response to first-line treatments in other HIV-1 subtypes have been hindered by the availability of large study cohorts in resource-limited settings. To maximize our statistical power, we combined HIV-1 sequence and clinical data from every available study population associated with the Joint Clinical Research Centre (JCRC) in Uganda. These records were combined with contemporaneous ART-naive records from Uganda in the Stanford HIVdb database. METHODS: Treatment failures were defined by the presence of HIV genotype records with sample collection dates after the ART start dates in the JCRC database. Drug resistances were predicted by the Stanford HIVdb algorithm, and HIV subtype classification and recombination detection was performed with SCUEAL. We used Bayesian network analysis to evaluate associations between drug exposures and subtypes, and binomial regression for associations with recombination. RESULTS: This is the largest database of first-line treatment failures ([Formula: see text]) in Uganda to date, with a predicted statistical power of 80% to detect subtype associations at an odds ratio of [Formula: see text]. In the subset where drug regimen data were available, we observed that use of 3TC was associated with a higher rate of first line treatment failure, whereas regimens containing AZT and TDF were associated with reduced rates of failure. In the complete database, we found limited evidence of associations between HIV-1 subtypes and treatment failure, with the exception of a significantly lower frequency of failures among A/D recombinants that comprised about 7% of the population. First-line treatment failure was significantly associated with reduced numbers of recombination breakpoints across subtypes. CONCLUSIONS: Expanding access to first-line ART should confer the anticipated public health benefits in Uganda, despite known differences in the pathogenesis of HIV-1 subtypes. Furthermore, the impact of ART may actually be enhanced by frequent inter-subtype recombination in this region.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».