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Enregistrement W4220788994 · doi:10.1097/qad.0000000000003226

Evolving patterns of antiretroviral drug interactions in people with HIV in British Columbia, Canada

2022· article· en· W4220788994 sur OpenAlexaffabout
Katherine J. Lepik, Lu Wang, Marianne Harris, Taylor McLinden, Sidhant Guliani, Linda Akagi, Junine Toy, Paul Sereda, Viviane D. Lima, Julio Montaner, Rolando Barrios

Notice bibliographique

RevueAIDS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAIDS VancouverSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral drugDrugSidaVirologyMedicineAntiretroviral therapyViral diseaseViral loadPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To characterize the annual prevalence of antiretroviral/nonantiretroviral drug interactions in relation to antiretroviral therapy (ART)-prescribing patterns, and to describe drug interaction-related ART changes. DESIGN/METHODS: This cohort study included ART-treated adults in British Columbia, Canada between 01 January 2010 and 31 December 2016. Medication dispensing records were abstracted from a population-based, linked administrative-health dataset and used to identify antiretroviral-comedication drug interactions ('caution'/'avoid' drug interactions in HIV-focused drug interaction checkers). We identified temporal trends in annual drug interaction prevalence and quantified the association between taking higher drug interaction-risk ART and receiving nonrecommended antiretroviral-comedication combinations using Poisson regression models, modified for binary outcomes and correlated data. Clinician-reported, drug interaction-related ART changes and associated adverse events were abstracted from an HIV drug treatment registry and summarized descriptively. RESULTS: Among 8571 ART-treated adults who received nonantiretroviral comedications, prevalence of having any drug interaction or receiving nonrecommended drug combination(s) significantly declined from 85 to 71% and 5.6 to 3.2%, respectively, between 2010 and 2016 ( P < 0.001). This paralleled a shift from higher drug interaction-risk ART (e.g. ritonavir/cobicistat-boosted protease inhibitors) to lower drug interaction-risk ART (e.g. unboosted integrase inhibitors). Risk of receiving a nonrecommended antiretroviral-comedication combination was greater for persons taking higher vs. lower drug interaction-risk ART [adjusted risk ratio (aRR) 3.12, 95% confidence interval (CI) 2.24-4.35]. Boosted antiretroviral-inhaled corticosteroid drug interactions accounted for the most commonly dispensed, nonrecommended drug combinations, and the most commonly reported drug interaction-related adverse events (adrenal insufficiency). CONCLUSION: The prevalence of antiretroviral-comedication drug interactions is declining as ART shifts towards antiretrovirals with lower drug interaction potential but nonrecommended drug combinations remain a concern. Healthcare providers should screen for drug interactions whenever drugs are prescribed or dispensed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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