Phylogenetic Network Analyses Reveal the Influence of Transmission Clustering on the Spread of HIV Drug Resistance in Quebec from 2002 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Background: HIV drug resistance (HIV-DR) may jeopardize the benefit of antiretroviral therapy (ART) in treatment and prevention. This study utilized viral phylogenetics to resolve the influence of transmission networks on sustaining the spread of HIV-DR in Quebec spanning 2002 to 2022. Methods: Time trends in acquired (ADR) and transmitted drug resistance (TDR) were delineated in treatment-experienced (n = 3500) and ART-naïve persons (n = 6011) with subtype B infections. Similarly, non-B-subtype HIV-DR networks were assessed pre- (n = 1577) and post-ART experience (n = 488). Risks of acquisition of resistance-associated mutations (RAMs) were related to clustering using 1, 2–5, vs. 6+ members per cluster as categorical variables. Results: Despite steady declines in treatment failure and ADR since 2007, rates of TDR among newly infected, ART-naive persons remained at 14% spanning the 2007–2011, 2012–2016, and 2017–2022 periods. Notably, half of new infections among men having sex with men and heterosexual groups were linked in large, clustered networks having a median of 35 (14–73 IQR) and 16 (9–26 IQR) members per cluster, respectively. Cluster membership and size were implicated in forward transmission of non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor NNRTI RAMs (9%) and thymidine analogue mutations (TAMs) (5%). In contrast, transmission of M184V, K65R, and integrase inhibitors (1–2%) remained rare. Levels of TDR reflected viral replicative fitness. The median baseline viremia in ART-naïve groups having no RAMs, NNRTI RAMs, TAMs, and M184VI were 46.088, 38,447, 20,330, and 6811 copies/mL, respectively (p < 0.0001). Conclusion: Phylogenetics emphasize the need to prioritize ART and pre-exposure prophylaxis strategies to avert the expansion of transmission cascades of HIV-DR.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».