Assessment of antiretroviral third agent virologic durability after initiation of first antiretroviral regimen
Notice bibliographique
Résumé
Information on the virologic durability of modern antiretroviral regimens is important to clinicians. We aimed to describe virologic durability of first-line integrase strand transfer inhibitor (INSTI)-, nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI)-, or protease inhibitor (PI)-based antiretroviral regimens. This was a retrospective study of antiretroviral-naïve patients that initiated first-line antiretroviral regimens with two nucleoside reverse transcriptase inhibitors and an INSTI, NNRTI, or PI between January 2006 and June 2016. The outcome was time to virologic failure, which was assessed by Kaplan–Meier survival analysis and Cox regression models. There were 780 patients (median age = 37 years [interquartile range (IQR) = 30–45], 93.3% male, 56.2% Caucasian, median HIV duration = 1.8 years [IQR = 0.4–5.4], baseline log 10 viral load [VL]=4.6 [IQR = 4.1–5.1], and baseline CD4+ cell count = 320 cells/µl [IQR = 217–440]). In total, 189/780 were on a third agent INSTI, 339/780 on a third agent NNRTI, and 252/780 on a third agent PI. Kaplan–Meier survival probability revealed longer time to virologic failure for INSTI, followed by NNRTI then PI (p < 0.001). Multivariable Cox regression revealed that being on an INSTI regimen (aHR = 0.27; 95%CI = 0.18–0.41) or NNRTI regimen (aHR = 0.64; 95%CI = 0.47–0.87) versus PI regimen, frequent VL testing (per year), (aHR = 0.64; 95%CI = 0.47–0.87), and duration of ART (aHR = 0.22; 95%CI = 0.17–0.30) (years) were inversely associated with time to virologic failure, and log 10 of baseline VL (aHR = 1.94; 95%CI = 1.58–2.39 per log 10 ) increased risk. Virologic failure was delayed and virologic durability prolonged for INSTI- compared to NNRTI- and PI-based regimens, supporting current antiretroviral therapy guidelines.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».