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Enregistrement W2938037645 · doi:10.1017/cts.2017.137

2432

2017· article· en· W2938037645 sur OpenAlexaboutno aff
Yuan Huang, Sheldon T. Brown, Shuangge Ma, Tassos C. Kyriakides

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical and Translational Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationRegimenHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES/SPECIFIC AIMS: Effective HIV therapeutic options for persons with advanced HIV disease whose regimens have failed multiple times are limited. Current clinical practice utilizes regimens comprised of combinations of anti-retroviral (ARV) drugs. Despite the widespread use of ARV medications, optimization of initial treatment composition and subsequent management remains challenging. The goals of this study are (a) to better understand the ARV treatment structuring using prior clinical and patient information including virtual phenotype data and measures of viral load and CD4 cell count. We evaluated the potential impact of ARV strategies on AIDS-defining events and mortality; (b) to assess and understand differences of treatment composition and management when comparing standard ARV strategy (<5 ARVs) with an intensive ARV strategy (at least 5 ARVs). METHODS/STUDY POPULATION: OPTIMA was a tri-national (United States, Canada, and United Kingdom) randomized open label of alternative ARV treatment strategies for patients with advanced HIV disease (CD4≤300 cells/mm 3 ) and evidence of resistance to 3 classes of ARV medications. OPTIMA used a 2×2 factorial design where the 2 factors were an ARV-free period Versus not; and standard Versus intensive ARV regimen. In this study, we focus on participants enrolled in OPTIMA at US participating sites and utilize demographic and clinical data including baseline virtual phenotype, ARV-related data (initial assignments and changes with drugs and dosages), follow-up lab data, AIDS-defining events, and vital status. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Among 278 US-OPTIMA participants, 146 were randomly assigned to the standard ARV strategy and the rest were assigned to the intensive ARV strategy. Although not the sole factor, baseline virtual phenotype was used in selecting ARV medications within each assigned strategy. Participants in the standard arm exhibited better agreement between virtual phenotype results and the individual drugs selected for their regimen compared with participants in the intensive arm. This agreement had an almost statistically significant impact on survival time. No significant difference was detected in the frequency of ARV changes between standard and intensive ARV groups. DISCUSSION/SIGNIFICANCE OF IMPACT: Even though per design, OPTIMA assigned participants to an ARV strategy using a binary factor (standard vs. intensive ARV) and assessed its effect on HIV-related disease at a coarse level, the trial’s design and rich database allowed for a closer examination of the ARV drug initial selection and subsequent management. Our findings summarize the patterns and discuss the effects of ARV and their management, on AIDS-defining events and survival. Such findings could provide preliminary, yet important insight, in understanding ARV use practice and could inform the conduct of future HIV treatment trials. Since the trial’s randomization was at the ARV strategy level and not the individual ARV drugs, findings cannot be described in terms of causal pathways for specific ARVs.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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