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Enregistrement W4312067470 · doi:10.1186/s12879-022-07894-2

Virological failure among people living with HIV receiving second-line antiretroviral therapy in Pune, India

2022· article· en· W4312067470 sur OpenAlexaff
Sonali Salvi, Priyanka Raichur, Dileep Kadam, Shashikala Sangle, Nikhil Gupte, Neetal Nevrekar, Sandesh Patil, Amol Chavan, Smita Nimkar, Ivan Marbaniang, Vidya Mave

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Mental HealthFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteamfAR, The Foundation for AIDS ResearchNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineAntiretroviral therapyViral loadTropical medicineMedical microbiologyInternal medicineLogistic regressionHuman immunodeficiency virus (HIV)Cross-sectional studyPediatricsImmunologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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