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Enregistrement W2981511470 · doi:10.1093/ofid/ofz415.2492

LB9. The Effect of Initiating Integrase Inhibitor-based vs. Non-Nucleoside Reverse Transcriptase Inhibitor-based Antiretroviral Therapy on Progression to Diabetes among North American Persons in HIV Care

2019· article· en· W2981511470 sur OpenAlexafffund
Peter F. Rebeiro, Cathy A. Jenkins, Aihua Bian, Jordan E. Lake, Kassem Bourgi, Michael A. Horberg, Richard D. Moore, Keri Altoff, Marina B. Klein, Joseph J. Eron, M. John Gill, Mari M. Kitahata, Sonia Napravnik, Michael J. Silverberg, Ángel M. Mayor, Amanda L. Willig, Michelle Floris-Moore, Timothy R. Sterling, John R. Koethe

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillMcGill UniversityMcGill University Health CentreUniversity of Texas Health Science Center at HoustonSchool of Medicine, Indiana UniversityJohns Hopkins UniversityViiV HealthcareVanderbilt University Medical CenterGilead SciencesVanderbilt UniversityKaiser PermanenteUniversity of Washington
Mots-clésMedicineDolutegravirRaltegravirRegimenIntegrase inhibitorHazard ratioInternal medicineCohortReverse-transcriptase inhibitorDiabetes mellitusProportional hazards modelProtease inhibitor (pharmacology)Viral loadConfidence intervalImmunologyAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)Endocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Integrase strand transfer inhibitor (INSTI)-based antiretroviral therapy (ART) has been implicated in greater weight gain than other regimens among people with HIV, but there is little evidence about its role in serious clinical outcomes proximal to weight gain. We therefore examined the impact of initial ART regimen class/drug on incident diabetes mellitus (DM) in a large North American HIV cohort. Methods Treatment-naïve adults (≥18 years) initiating INSTI-, protease inhibitor (PI)-, or non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI)-based ART from January 2007 to December 2016 in the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design (NA-ACCORD) were included. Individuals were followed until date of incident DM (HgA1c >6.5%, diabetes-specific medication, DM diagnosis along with diabetes-related medication, or random glucose measure ≥200 mg/dL), virologic failure, regimen core switch, cohort close (through December 2016), death date, or loss to follow-up (≥12 months with no contact before cohort close). Cox regression stratified by site and adjusting for age, sex, race, HIV transmission risk, year of ART initiation, and baseline weight, CD4+ cell count, and HIV-1 RNA yielded adjusted hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) for incident DM by ART class and INSTI drug. Results Among 21,516 eligible ART initiators, 10,553 (49%) started NNRTIs, 6,677 (31%) PIs, and 4,286 (20%) INSTIs, with median follow-up of 3.0, 2.4, and 1.6 years, respectively. Among INSTI initiators, 21% started dolutegravir (DTG), 28% raltegravir (RAL), and 51% elvitegravir (EVG). Overall, 669 (3%) developed DM. Patients differed by all characteristics except baseline body mass index and HIV-1 RNA. Those starting INSTIs vs. NNRTIs had increased risk of incident DM (HR = 1.22; CI: 0.95–1.57) similar in magnitude as for PI vs. NNRTI initiators (HR = 1.25; CI: 1.05–1.49) (figure). Among INSTIs, starting RAL- vs. NNRTI-based ART was associated with a 50% increased risk of DM (HR = 1.50, CI: 1.11–2.03). Conclusion Initiating ART with INSTI- or PI- vs. NNRTI-based regimens may confer increased risk of incident DM, though risk is heterogeneous among INSTIs. Further research is needed to determine whether this elevated risk can be attributed to weight gain. Disclosures Kassem Bourgi, MD, Gilead Sciences (Grant/Research Support), Joseph J. Eron, MD, Gilead Sciences (Consultant, Grant/Research Support), Janssen (Grant/Research Support), Merck (Consultant), ViiV Healthcare (Consultant, Grant/Research Support), M. John Gill, MB, ChB, MSc, Gilead (Board Member), Merck (Board Member), Viiv (Board Member), Michael Silverberg, PhD, MPH, Gilead (Grant/Research Support). Other Authors: No reported disclosures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,283 · 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.

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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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