Rates and Correlates of Short Term Virologic Response among Treatment-Naïve HIV-Infected Children Initiating Antiretroviral Therapy in Ethiopia: A Multi-Center Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
There is limited data on virologic outcome and its correlates among HIV-infected children in resource-limited settings. We investigated rate and correlates of virologic outcome among treatment naïve HIV-infected Ethiopian children initiating cART, and were followed prospectively at baseline, 8, 12, 24 and 48 weeks using plasma viral load, clinical examination, laboratory tests and pretreatment HIV drug resistance (PDR) screening. Virologic outcome was assessed using two endpoints–virological suppression defined as having “undetectable” plasma viral load < 150 RNA copies/mL, and rebound defined as viral load ≥150 copies/mL after achieving suppression. Cox Proportional Hazards Regression was employed to assess correlates of outcome. At the end of follow up, virologic outcome was measured for 110 participants. Overall, 94(85.5%) achieved virological suppression, of which 36(38.3%) experienced virologic rebound. At 48 weeks, 9(8.2%) children developed WHO-defined virological treatment failure. Taking tenofovir-containing regimen (Hazard Ratio (HR) 3.1-[95% confidence interval (95%CI) 1.0–9.6], p = 0.049) and absence of pretreatment HIV drug resistance (HR 11.7-[95%CI 1.3–104.2], p = 0.028) were independently associated with earlier virologic suppression. In conclusion, PDR and cART regimen type correlate with rate of virologic suppression which was prominent during the first year of cART initiation. However, the impact of viral rebound in 38.3% of the children needs evaluation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».