Antiretroviral-induced adverse drug reactions in HIV-infected patients in Mali: a resource-limited setting experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are few reports in the literature from sub-Saharan Africa (SSA) regarding antiretroviral-induced adverse drug reactions (ADRs). Antiretroviral therapy (ART) is now widely available in SSA, and ADRs during HIV infection are also frequent. In this study, we reported the frequency and risk factors of ART-induced ADRs in a Malian population. METHODS: This prospective cohort study was performed in the HIV Care and Counseling Centre (CESAC) of Mali from 2011 to 2012. Adult patients infected with HIV and who had recently started ART were included and followed-up clinically Were included in this study, adult patients living with HIV and had recently started ART who were followed up for at least 6 months to determine the incidence of ADRs using Naranjo's classification scale. RESULTS: During this study, 357 (42.3%) patients presented ADRs (40.1% of our patients (n=338) experienced at least one ADR, and 2.2% (n=19) experienced at least two ADRs). The prevalence of ADRs by organ system was: 45.9% neurological (n=164); 29.4% metabolic (blood chemistry) (n=105); 15.4% hematological (n=55). High probable rate of ADR was observed as indicated by the Naranjo score in 83.7% of the cases. Zidovudine (AZT) and stavudine (d4T) use was identified as a risk factor for either anaemia or peripheral neuropathy whereas nevirapine (NVP) and female gender were risk factors for skin reactions. Patients with advance disease had the highest rate of ADRs compared to the others. CONCLUSIONS: Based on the Naranjo probability scale, our data show that ADRs such as peripheral neuropathy and anemia are very frequent. These ADR was linked to AZT and D4T. Our findings highlight the need for active monitoring, continuous pharmacovigilance of ART and change of some ART drug in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».