Estimating the minimum antiretroviral adherence required for plasma HIV-1 RNA viral load suppression among people living with HIV who use unregulated drugs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Owing to advances in antiretroviral therapy (ART), we re-examined minimum ART adherence levels necessary to achieve sustained HIV-1 viral load (VL) suppression among people with HIV who use drugs (PHIV-PWUD). DESIGN AND METHODS: We used data from ACCESS, a community-recruited prospective cohort of PHIV-PWUD in Vancouver, Canada. We calculated adherence using the proportion of days of ART dispensed in the year before each VL measurement. We used generalized linear mixed-effects models to identify adherence- and ART regimen-related correlates of VL suppression (<200 copies/ml). We employed probit regression models and generated dose-response curves to estimate the minimum adherence level needed to produce VL suppression in 90% of measures, stratified by regimen and calendar-year. RESULTS: Among 837 ART-exposed PHIV-PWUD recruited between 1996 and 2017, the overall estimated adherence level necessary to achieve 90% VL suppression was 93% (95% confidence interval [CI]: 90-96). This differed by regimen: 69% (95% CI: 45-92) for integrase inhibitor (INSTI)-, 96% (95% CI: 92-100) for boosted protease inhibitor (bPI)-, and 98% (95% CI: 91-100) for non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor-based regimens. In multivariable analysis, INSTI-based regimens were positively associated with VL suppression (vs. bPIs), while un-boosted PIs and other regimens were negatively associated. We observed a decreasing temporal trend of estimated adherence necessary for 90% VL suppression, dropping to 64% (95% CI: 50-77) during 2016-2017. CONCLUSION: Although high levels of ART adherence were necessary to achieve consistent VL suppression, the minimum necessary adherence levels decreased over time. Overall, INSTI-based regimens performed the best, suggesting that they should be preferentially prescribed to PHIV-PWUD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».