Pretreatment HIV Drug Resistance and the Molecular Transmission Network Among HIV-Positive Individuals in China in 2022: Multicenter Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Emerging HIV drug resistance caused by increased usage of antiretroviral drugs (ARV) could jeopardize the success of standardized HIV management protocols in resource-limited settings. OBJECTIVE: We aimed to characterize pretreatment HIV drug resistance (PDR) among HIV-positive individuals and risk factors in China in 2022. METHODS: This cross-sectional study was conducted using 2-stage systematic sampling according to the World Health Organization's surveillance guidelines in 8 provincial-level administrative divisions in 2022. Demographic information and plasma samples were obtained from study participants. PDR was analyzed using the Stanford HIV drug resistance database, and the Tamura-Nei 93 model in HIV-TRACE was used to calculate pairwise matches with a genetic distance of 0.01 substitutions per site. Logistic regression was used to identify and estimate factors associated with PDR. RESULTS: PDR testing was conducted on 2568 participants in 2022. Of the participants, 34.8% (n=893) were aged 30-49 years, 81.4% (n=2091) were male, and 3.2% (n=81) had prior ARV exposure. The prevalence of PDR to protease and reverse transcriptase regions, nonnucleoside reverse transcriptase inhibitors, nucleoside reverse transcriptase inhibitors, and protease inhibitors were 7.4% (n=190), 6.3% (n=163), 1.2% (n=32), and 0.2% (n=5), respectively. Yunnan, Jilin, and Zhejiang had much higher PDR incidence than did Sichuan. The prevalence of nonnucleoside reverse transcriptase inhibitor-related drug resistance was 6.1% (n=157) for efavirenz and 6.3% (n=163) for nevirapine. Multivariable logistic regression models indicated that participants who had prior ARV exposure (odds ratio [OR] 7.45, 95% CI 4.50-12.34) and the CRF55_01B HIV subtype (OR 2.61, 95% CI 1.41-4.83) were significantly associated with PDR. Among 618 (24.2%) sequences (nodes) associated with 253 molecular transmission clusters (size range 2-13), drug resistance mutation sites included K103, E138, V179, P225, V106, V108, L210, T215, P225, K238, and A98. CONCLUSIONS: The overall prevalence of PDR in China in 2022 was modest. Targeted genotypic PDR testing and medication compliance interventions must be urgently expanded to address PDR among newly diagnosed people living with HIV in China.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».