Prevalence and predictors of virological failure in pediatric patients on HAART in sub-Saharan Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Antiretroviral treatment failure has emerged as a challenge in the management of pediatric human immunodeficiency virus (HIV) patients, especially in resource-limited countries despite accessibility to Highly Active Antiretroviral Therapy (HAART). A systematic review and meta-analysis was conducted to synthesize virological failure (VF) prevalence and ascertain its predictors in children in sub-Saharan Africa. An electronic database search strategy was conducted from January to September 2021 on PubMed, EMBASE, SCOPUS, HINARI, and CINAHL. Further, manual searching was conducted on non-indexed journals. Utilizing the JASP© version 0.17.2 (2023) statistical software, a meta-analysis of pooled prevalence of VF was estimated using the standardized mean differences. Further, selection models were used to assess the risk of bias and heterogeneity. The pooled odds ratios were estimated for the respective studies reporting on predictors of VF. The overall pooled estimate of the prevalence of VF in sub-Saharan Africa among the sampled population was 29% (95% CI: 27.0-32.0; p<0.001). Predictors of VF were drug resistance (OR: 1.68; 95% CI: 0.88-2.49; p < 0.001), poor adherence (OR: 5.35; 95% CI: 5.26-5.45; p < 0.001), nevirapine (NVP)-based regimen (OR: 5.11; 95% CI: 4.66-5.56; p < 0.001), non-usage of cotrimoxazole prophylaxis (OR: 4.30; 95% CI: 4.13-4.47; p < 0.001), higher viral load at the initiation of antiretroviral therapy (ART) (OR: 244.32; 95% CI: 244.2-244.47; p <0.001), exposure to the prevention of mother to child transmission (PMTCT) (OR: 8.02; 95%CI: 7.58-8.46; p < 0.001), increased age/older age (OR: 3.37; 95% CI: 2.70-4.04; p < 0.001), advanced World Health Organization (WHO) stage (OR: 6.57; 95% CI: 6.17-6.98; p < 0.001), not having both parents as primary caregivers (OR: 3.01; 95% CI: 2.50-3.53; p < 0.001), and tuberclosis (TB) treatment (OR: 4.22; 95% CI: 3.68-4.76; p <0.001). The mean VF prevalence documented is at variance with studies in other developing countries outside the sub-Saharan region. The high prevalence of HIV cases contrasting with the limited expertise in the management of pediatric ART patients could explain this variance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».