985. Impact of Age and Medical Comorbidities on Renal Outcomes in the DISCOVER Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In DISCOVER, emtricitabine/tenofovir alafenamide (F/TAF) was noninferior to F/tenofovir disoproxil fumarate (TDF) for preexposure prophylaxis (PrEP) in men who have sex with men and transgender women, with a superior renal laboratory profile. The differential impact of F/TAF and F/TDF on renal parameters among older individuals and those with medical comorbidities is unknown. Methods DISCOVER randomized participants 1:1 to daily blinded F/TAF or F/TDF. We examined renal outcomes at week 48 including estimated glomerular filtration rate (eGFR) by Cockcroft-Gault, β2 microglobulin (M):Creatinine (Cr) and retinol binding protein (RBP):Cr ratios (markers of proximal renal tubular function), and discontinuations due to investigator reported study drug-related renal adverse events (AEs). Results Median age was 34 years (yrs)(range 18-76), with 12.5% vs 10.9% < 25yrs, 12.2% vs 14.4% ≥ 50yrs, and 1.1% vs 0.9% > 65yrs for F/TAF and F/TDF, respectively. The prevalence of medical comorbidities at baseline were; eGFR < 90mL/min= 9.1% vs 9.3%, diabetes= 2.9% vs 3.3%, and hypertension= 10.5 vs 11.1%, for F/TAF and F/TDF, respectively. eGFR changes by age category and medical comorbidity status are found in the Table. Forty participants had study drug-related renal AEs; 14 with F/TAF and 26 with F/TDF. Of these, 25% were > 50yrs, 20% had baseline eGFR < 90mL/min, 7.5% had history of diabetes, and 22.5% had history of hypertension. β2M:Cr and RBP:Cr changes were more favorable in participants receiving F/TAF, with greater magnitude of difference in older participants (data not shown). Table. Conclusion The DISCOVER trial allows for a large single variable comparison of the two tenofovir prodrugs in the absence of underlying HIV infection and in the absence of third antiretroviral agents. F/TAF was associated with favorable changes in renal biomarkers regardless of age or medical comorbidity. Participants ≥50yrs or with comorbidities were proportionately more likely to develop study drug related renal AEs, but these were present in the minority of cases. Disclosures Eric Daar, MD, BMS (Consultant)Gilead Sciences Inc. (Consultant, Grant/Research Support, Scientific Research Study Investigator)Janssen (Consultant)Merck (Consultant, Grant/Research Support)Teva (Consultant)Theratechnology (Consultant)Viiv Healthcare (Consultant, Grant/Research Support) Jason Brunetta, MD, AbbVie (Consultant)Gilead Sciences Inc. (Consultant, Grant/Research Support, Scientific Research Study Investigator, Speaker’s Bureau, Other Financial or Material Support, Conference attendance sponsorship)Janssen (Other Financial or Material Support, Conference attendance sponsorship)Merck (Consultant, Speaker’s Bureau, Other Financial or Material Support, Conference attendance sponsorship)Viiv Healthcare (Consultant, Speaker’s Bureau, Other Financial or Material Support, Conference attendance sponsorship) Eric Cua, MD, Gilead Sciences Inc. (Scientific Research Study Investigator) David Asmuth, MD, Gilead Sciences Inc. (Scientific Research Study Investigator) Christoph C. Carter, MD, Gilead Sciences Inc. (Employee, Shareholder) Yongwu Shao, PhD, Gilead Sciences Inc. (Employee, Shareholder) Pamela Wong, MPH, Gilead Sciences Inc. (Employee, Shareholder) Ramin Ebrahimi, MSc, Gilead Sciences Inc. (Employee, Shareholder) Moupali Das, MD, Gilead Sciences Inc. (Employee, Shareholder) Diana M. Brainard, MD, Gilead Sciences (Employee) Amanda Clarke, MD, Gilead Sciences Inc. (Consultant, Scientific Research Study Investigator, Other Financial or Material Support, Conference attendance sponsorship)Viiv Healthcare (Consultant, Other Financial or Material Support, Conference travel sponsorship)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».