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Enregistrement W4210286259 · doi:10.1177/09564624211067036

Virologic failure in people living with HIV in 1st line ART: A 10-year Mexican population-based study

2022· article· en· W4210286259 sur OpenAlexaff
A Azamar-Alonso, Lawrence Mbuagbaw, Fiona Smaill, Sergio Bautista‐Arredondo, Andrew P. Costa, Jean‐Éric Tarride

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioOddsLogistic regressionHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyPopulationAntiretroviral treatmentDemographyInternal medicineViral loadFamily medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Mexico, the number of people living with HIV (PLWH) receiving antiretroviral therapy (ART) has increased in the last 20 years. The elimination of a CD4 threshold to initiate publicly funded ART was a major policy implemented in 2014. The study objective was to assess the determinants of Virologic Failure (VF) in Mexican PLWH on first-line ART between 2008 and 2017 and to evaluate the effects of changes following the 2014 policy. METHODS: A 10-year patient-level data analysis was conducted using the Mexican SALVAR database. The main outcome was the proportion of PLWH with VF. A multivariable logistic regression was conducted to identify the association between covariates and VF before and after the 2014 policy implementation. RESULTS: <0.001). The multivariable analysis showed a reduction in the odds of virologic failure after 2014 (Odds ratio: 0.50 [95% CI: 0.48-0.51]). Place of treatment and level of deprivation were significant predictors of VF in during 2014-2017, but not before. CONCLUSION: This study indicates that, by lowering threshold levels of CD4 required for treatment initiation in Mexico, a higher number of PLWH initiated treatment during 2014-2017, compared to 2008-2013 and the odds of VF were reduced.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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