Durability of non-nucleotide reverse transcriptase inhibitor-based first-line ART regimens after 7 years of treatment in rural Uganda
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Most antiretroviral therapy (ART) programs in resource-limited settings have historically used non-nucleotide reverse transcriptase inhibitor (NNRTI)-based regimens with limited access to routine viral load (VL) testing. We examined the long-term success of these regimens in rural Uganda among participants with 1 measured suppressed VL.We conducted a prospective cohort study of participants who had been on NNRTI-based first-line regimens for ≥4 years and had a VL <1000 copies/mL at enrollment in Jinja, Uganda. We collected clinical and behavioral data every 6 months and measured VL again after 3 years. We quantified factors associated with virologic failure (VF) (VL ≥ 1000 copies/mL) using Wilcoxon Rank Sum, chi-square, and Fisher's Exact Tests.We enrolled 503 participants; 75.9% were female, the median age was 45 years, and the median duration of time on ART was 6.8 years (IQR = 6.0-7.6 years). Sixty-nine percent of participants were receiving nevirapine, lamivudine, and zidovudine regimens; 22.5% were receiving efavirenz, lamivudine, and zidovudine; and 8.6% were receiving other regimens. Of the 479 with complete follow-up data, 12 (2.5%) had VL ≥ 1000 copies/mL. VF was inversely associated with reporting never missing pills (41.7% of VFs vs 72.8% non-VFs, P = .034). There were differences in distribution of the previous ART regimens (P = .005), but no clear associations with specific regimens. There was no association between having a VL of 50 to 999 copies/mL at enrollment and later VF (P = .160).Incidence of VF among individuals receiving ART for nearly 7 years was very low in the subsequent 3 years. NNRTI-based regimens appear to be very durable among those with good initial adherence.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».