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Enregistrement W4311354885 · doi:10.2147/ppa.s379065

Virological Outcomes After Switching to Abacavir/Lamivudine/Dolutegravir Combined with Adherence Support in People Living with HIV with Poor Adherence: A Phase IV, Multicentre Randomized Prospective Open Label Study (TriiADD-CTN 286)

2022· article· en· W4311354885 sur OpenAlexafffundabout
Marina B. Klein, Jim Young, David Ortiz-Paredes, Shouao Wang, Sharon Walmsley, Alexander Wong, Valérie Martel‐Laferrière, Neora Pick, Brian Conway, Jonathan B. Angel, Jean-Guy Baril, Chris Fraser, Bertrand Lebouché, Darrell H. S. Tan, Roger Sandre, Sylvie Trottier, Hansi Peiris, Jayamarx Jayaraman, Joel Singer

Notice bibliographique

RevuePatient Preference and Adherence · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensHealth Sciences NorthUniversity Health NetworkOttawa HospitalVancouver Infectious Diseases CentreCentre hospitalier de l'Université LavalUniversity of British ColumbiaToronto General HospitalUniversity of TorontoCentre Hospitalier de l’Université de MontréalUniversity of ReginaMcGill UniversityMcGill University Health CentreCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchViiV Healthcare
Mots-clésDolutegravirMedicineLamivudineAbacavirRandomized controlled trialInternal medicineRandomizationZidovudineTenofovir alafenamideViral loadHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyVirologyViral diseaseVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Many people living with HIV struggle to consistently adhere to antiretroviral therapy, fail to achieve long-term virologic control and remain at risk for HIV-related disease progression, development of resistance and may transmit HIV infection to others. Objective: To determine if switching from current multi-tablet (curART) to single-tablet antiretroviral therapy (abacavir/lamivudine/dolutegravir; ABC/3TC/DTG), both combined with individualized adherence support, would improve HIV suppression in non-adherent vulnerable populations. Methods: TriiADD was an investigator-initiated randomized, multicentre, open label study. HIV+ adults with documented non-adherence on curART were randomized in a 1:1 ratio to immediately switch to ABC/3TC/DTG or to continue curART. Both arms received adherence support. The primary outcome was the proportion of participants in each arm with HIV RNA < 50 copies/mL 24 weeks after randomization. Results: In total, 50 people were screened and 27 randomized from 11 sites across Canada before the trial was stopped early due to slow recruitment. Participants were predominantly from ethnocultural communities, Indigenous people and/or had a history of injection drug use. The proportion achieving HIV RNA < 50 copies/mL at week 24 was 4/12 (33%) in the curART arm vs 7/13 (54%) in the ABC/3TC/DTG arm; median Bayesian risk difference, 5% (95% CrI, -17 to 28%) higher for those randomized to ABC/3TC/DTG. We encountered difficulties with recruitment of participants without prior drug resistance, retention despite intensive support, reliably measuring adherence and in overcoming entrenched adherence barriers. Conclusion: Results of our trial are consistent with a slight improvement in viral suppression in a vulnerable population when a single tablet regimen is combined with patient-level adherence support. Beyond treatment simplicity and tolerability, tailored interventions addressing stigma and social determinants of health are still needed. The numerous challenges we encountered illustrate how randomised trials may not be the best approach for assessing adherence interventions in vulnerable populations.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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