Virological failure among people living with HIV receiving second-line antiretroviral therapy in Pune, India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The number of people receiving second-line antiretroviral therapy (ART) has increased as global access to ART has expanded. Data on the burden and factors associated with second-line ART virologic failure (VF) from India remain limited. METHODS: We conducted cross-sectional viral load (VL) testing among adults (≥ 18 years) who were registered at a publicly funded ART center in western India between 2014 and 2015 and had received second-line ART for at least 6 months. Sociodemographic and clinical characteristics were abstracted from routinely collected programmatic data. Logistic regression evaluated factors associated with VF (defined as VL > 1000 copies/mL). RESULTS: , p < 0.0001), lower weight at first-line failure (49 vs 52 kg, p = 0.003), were more likely to have an opportunistic infection (17% vs 3%, p < 0.0001) and less likely to have optimal ART adherence (71% vs 87%, p = 0.005). In multivariable analysis, VF was associated with opportunistic infection (aOR, 4.84; 95% CI, 1.77-13.24), lower CD4 count (aOR 4.15; 95% CI, 1.98-8.71) and lower weight at first-line failure (aOR, 2.67; 95% CI, 1.33-5.34). CONCLUSIONS: We found second-line VF in about a sixth of participants in our setting, which was associated with nearly fivefold increased odds in the context of opportunistic infection. Weight could be a useful clinical indicator for second-line VF.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».