Antiretroviral drug switches to zidovudine‐based regimens and loss to follow‐up during the first COVID‐19 lockdown in Bali, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: International lockdowns during the COVID-19 pandemic impacted antiretroviral drug supplies in Indonesia. We assessed the impact of antiretroviral treatment (ART) provision and being lost to follow-up (LTFU) on people living with HIV, attending a key population-focused HIV clinic in Denpasar, Bali. METHODS: This was a retrospective note review of anonymized data from adult Indonesian patients living with HIV. We collected demographic data and information on being LTFU, and assessed the numbers of patients impacted by ART switches from fixed-dose combination (FDC) tenofovir/lamivudine/efavirenz to multi-pill zidovudine-based regimens, during the first international lockdown from March 2020. RESULTS: Records of 260 Indonesian adult patients registered for HIV care and prescribed ART were reviewed; 240 (92.3%) were men, and 90% were men who have sex with men. Between 13 March and 28 May 2020, 214 (87%) out of 247 patients (previously diagnosed with HIV) had to switch to individual, multi-pill zidovudine-based regimens from their FDC. The switch lasted a mean of 35 days (range 10-85). Twenty-five patients (10%) were LTFU; patients who switched were more likely to remain in care. Data on viral load status and toxicity are lacking as laboratory testing requires self-payment. CONCLUSIONS: The majority of patients living with HIV had no choice but to switch to multi-pill, zidovudine-based regimens. Despite significant efforts to minimize the impact of lockdown on care, 10% of patients were LTFU. Patients switching ART required greater clinic attention and support, improving retention. Complete national data are needed to understand the impact of ART stockouts on virological suppression and drug resistance throughout Indonesia.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».