Expanded Multivariable Models to Assist Patient Selection for Long-Acting Cabotegravir + Rilpivirine Treatment: Clinical Utility of a Combination of Patient, Drug Concentration, and Viral Factors Associated With Virologic Failure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previously reported post hoc multivariable analyses exploring predictors of confirmed virologic failure (CVF) with cabotegravir + rilpivirine long-acting (CAB + RPV LA) were expanded to include data beyond week 48, additional covariates, and additional participants. METHODS: Pooled data from 1651 participants were used to explore dosing regimen (every 4 or every 8 weeks), demographic, viral, and pharmacokinetic covariates as potential predictors of CVF. Prior dosing regimen experience was accounted for using 2 populations. Two models were conducted in each population-baseline factor analyses exploring factors known at baseline and multivariable analyses exploring baseline factors plus postbaseline model-predicted CAB/RPV trough concentrations (4 and 44 weeks postinjection). Retained factors were evaluated to understand their contribution to CVF (alone or in combination). RESULTS: Overall, 1.4% (n = 23/1651) of participants had CVF through 152 weeks. The presence of RPV resistance-associated mutations, human immunodeficiency virus-1 subtype A6/A1, and body mass index ≥30 kg/m2 were associated with an increased risk of CVF (P < .05 adjusted incidence rate ratio), with participants with ≥2 of these baseline factors having a higher risk of CVF. Lower model-predicted CAB/RPV troughs were additional factors retained for multivariable analyses. CONCLUSIONS: The presence of ≥2 baseline factors (RPV resistance-associated mutations, A6/A1 subtype, and/or body mass index ≥30 kg/m2) was associated with increased CVF risk, consistent with prior analyses. Inclusion of initial model-predicted CAB/RPV trough concentrations (≤first quartile) did not improve the prediction of CVF beyond the presence of a combination of ≥2 baseline factors, reinforcing the clinical utility of the baseline factors in the appropriate use of CAB + RPV LA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».