Notice bibliographique
Résumé
We describe associations of pretreatment drug resistance (PDR) with clinical outcomes such as remaining in care, loss to follow-up (LTFU), viral suppression, and death in Mexico, in real-life clinical settings. We analyzed clinical outcomes after a two-year follow up period in participants of a large 2017-2018 nationally representative PDR survey cross-referenced with information of the national ministry of health HIV database. Participants were stratified according to prior ART exposure and presence of efavirenz/nevirapine PDR. Using a Fine-Gray model, we evaluated virological suppression among resistant patients, in a context of competing risk with lost to follow-up and death. A total of 1823 participants were followed-up by a median of 1.88 years (Interquartile Range (IQR): 1.59-2.02): 20 (1%) were classified as experienced + resistant; 165 (9%) naïve + resistant; 211 (11%) experienced + non-resistant; and 1427 (78%) as naïve + non-resistant. Being ART-experienced was associated with a lower probability of remaining in care (adjusted Hazard Ratio(aHR) = 0.68, 0.53-0.86, for the non-resistant group and aHR = 0.37, 0.17-0.84, for the resistant group, compared to the naïve + non-resistant group). Heterosexual cisgender women compared to men who have sex with men [MSM], had a lower viral suppression (aHR = 0.84, 0.70-1.01, <i>p</i> = 0.06) ART-experienced persons with NNRTI-PDR showed the worst clinical outcomes. This group was enriched with women and persons with lower education and unemployed, which suggests higher levels of social vulnerability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».