Predictors of incomplete viral response and virologic failure in patients with acute and early HIV infection. Results of Italian Network of ACuTe HIV InfectiON (INACTION) cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to evaluate the factors that can influence an incomplete viral response (IVR) after acute and early HIV infection (AEHI). METHODS: This was a retrospective, observational study including patients with AEHI (Fiebig stages I-V) diagnosed between January 2008 and December 2014 at 20 Italian centres. IVR was defined by: (1) viral blip (51-1000 HIV-1 RNA copies/mL after achievement of < 50 HIV-1 RNA copies/mL); (2) virologic failure [> 1000 copies/mL after achievement of < 200 copies/mL, or ≥ 200 copies/mL after 24 weeks on an antiretroviral therapy (ART)]; (3) suboptimal viral response (> 50 copies/mL after 48 weeks on ART or two consecutive HIV-1 RNA levels with ascending trend during ART). Cox regression analysis was used to calculate the hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (95% CIs) for IVR. RESULTS: In all, 263 patients were studied, 227 (86%) males, with a median [interquartile range (IQR)] age of 38 (30-46) years. During a median follow-up of 13.0 (5.7-31.1) months, 38 (14.4%) had IVR. The presence of central nervous system (CNS) symptoms was linked to a higher risk of IVR (HR = 4.70, 95% CI: 1.56-14.17), while a higher CD4/CD8 cell count ratio (HR = 0.13, 95% CI: 0.03-0.51 for each point increase) and first-line ART with three-drug regimens recommended by current guidelines (HR = 0.40, 95% CI: 0.18-0.91 compared with other regimens including four or five drugs, older drugs or non-standard backbones) were protective against IVR. CONCLUSIONS: Patients with lower CD4/CD8 ratio and CNS symptoms could be at a higher risk of IVR after AEHI. The use of recommended ART may be relevant for improving short-term viral efficacy in this group of patients.
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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 | 0,001 |
| 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 ».