First-line HIV treatment outcomes following the introduction of integrase inhibitors in UK guidelines
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the characteristics and outcomes of people who initiated different antiretroviral therapy (ART) regimens during the era of integrase strand transfer inhibitors (INSTIs). DESIGN: UK-based observational cohort study. METHODS: UK Collaborative HIV Cohort study participants were included if they had started ART between 1 January 2012 and 30 June 2017. Virological failure was defined as the first of two consecutive plasma HIV RNA more than 50 copies/ml, at least 6 months after starting ART. Follow-up was censored at ART discontinuation, class switch or death. The risk of virological failure among those on INSTI, protease inhibitor or nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor (NNRTI) regimens was compared using Kaplan-Meier and Cox regression methods. RESULTS: Of 12 585 participants, 45.6% started a NNRTI, 29.0% a protease inhibitor and 25.4% an INSTI regimen. Over a median follow-up of 20.3 months (interquartile range 7.9-38.9), 7.5% of participants experienced virological failure. Compared with those starting an NNRTI regimen, people receiving INSTIs or protease inhibitors were more likely to experience virological failure: INSTI group adjusted hazard ratio 1.52, 95% confidence interval 1.19-1.95, P = 0.0009; protease inhibitor group adjusted hazard ratio 2.70, 95% confidence interval 2.27-3.21, P less than 0.0001, likelihood ratio test P less than 0.0001. CONCLUSION: First-line INSTI regimens were associated with a lower risk of virological failure than protease inhibitor regimens but both groups were more likely to experience virological failure than those initiating treatment with a NNRTI. There is likely to be residual channelling bias resulting from selected use of INSTIs and protease inhibitors in specific clinical contexts, including in those with a perceived risk of poor adherence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».