Cardiovascular Events in an Inner-City HIV Clinic and Relationship to Abacavir Versus Tenofovir Disoproxil Fumarate-Containing Antiretroviral Regimens
Notice bibliographique
Résumé
Following cardiovascular events (CVE) among people living with HIV (PLWH) is essential. Abacavir (ABC)'s impact on CVE challenges clinicians. We characterized CVE at our HIV clinic associated with ABC versus tenofovir disoproxil fumarate (TDF). This was a retrospective study of PLWH who started combination antiretroviral therapy with no prior CVE. Patients were evaluated as antiretroviral naive or antiretroviral experienced. Regimens included the following: always-ABC, always-TDF, first-ABC-switched-to-TDF, and first-TDF-switched-to-ABC regimens. Frequencies, rates, and Poisson regression were used to analyze CVE (cardiovascular/cerebrovascular) and were stratified with an a priori cutoff of before or after January 1, 2009. 1,440/2,852 patients were antiretroviral naive; 658 on always-ABC regimens, 1,186 on always-TDF regimens, 737 first-ABC-switched-to-TDF regimens, and 271 first-TDF-switched-to-ABC regimens. Seventy seven CVE occurred overall [16 naive vs. 61 experienced (p < .0001)]. Sixty events were cardiovascular and 17 cerebrovascular (p < .0001). Sixty-nine CVE occurred before 2009 and eight after (p < .0001). There were 5.65 CVE-per-1,000-years [95% confidence interval (CI) 3.23–9.87] in the always-ABC, 1.95 CVE-per-1,000-years (95% CI 1.08–3.51) in the always-TDF, 2.01 CVE-per-1,000-years (95% CI 1.14–3.56) in the ABC-switched-to-TDF, and 1.82 CVE-per-1,000-years (95% CI 0.77–4.30) in TDF-switched-to-ABC (p <.01). Multivariable Poisson regression incidence rate ratios (IRRs) revealed that being on ABC-only (IRR 2.89; 95% CI 2.13–3.94), age (IRR 1.06 per year; 95% CI 1.04–1.07), and smoking (IRR for current 2.81; 95% CI 1.97–3.99; IRR for former 2.49; 95% CI 1.72–3.61) increased risk of CVE. Thus, in our clinic, CVE rates were increased in those on ABC and adds to the body of literature suggesting concern.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».