Analysis of the Impact of Antiretroviral Drug Changes on Survival of Patients with Advanced-Stage AIDS with Multidrug-Resistant HIV Infection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: This article aims to elucidate the relationship between antiretroviral (ARV) medication changes and all-cause mortality using a total of 368 patients recruited from the United States (78%), United Kingdom (11%), and Canada (11%). METHODS: Data sources included demographic characteristics, ARV treatment history and modifications, and clinical biomarker data from the completed OPTions In Management with Antiretrovirals clinical trial. Descriptive analysis and graphical trajectory representation of ARV drug modifications and biomarker changes were undertaken. Three hypotheses aimed at assessing the impact of ARV modification parameters on clinical outcomes were tested. Kaplan-Meier survival techniques as well as Cox proportional hazard regression models were employed. RESULTS: Results from the analyses suggest that (1) switching therapy strategy from an intensified ARV regimen to a less intense one or vice versa, (2) having a moderate number (up to 2) of ARV drug changes per 6 months, and (3) changes based on clinical/HIV-related reasons or nonclinical reasons compared to ARV drug regimen changes due to clinical non-HIV reasons improved survival. CONCLUSION: Modifications in the ARV regimens of HIV-infected patients with multidrug resistance are associated with improved survival.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».