Clinical and sociodemographic correlates of emergent or evolving HIV drug resistance in low viral load specimens in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/METHODS: Treatment guidelines recommend genotypic HIV drug resistance testing (DRT) at virologic failure, typically for plasma viral loads (pVL) > 1000 HIV RNA c/mL. In some settings, DRT can be performed on low viral load (LVL) samples (pVL of 50-250 c/mL); however, such testing is resource-intensive and its clinical benefit is unclear. Therefore, we investigated the frequency and factors associated with emergent resistance in LVL samples using a comprehensive, provincial database of HIV Protease-Reverse Transcriptase and Integrase sequences. RESULTS: A total of 43,979 Protease-RT DRTs were performed in British Columbia between 1999 and 2022, of which 2970 (6.8 %) were on LVL samples. Testing was successful for 1575 (53.0 %) LVL samples compared to 81.4 % and 94.4 % of samples with pVL 250-999 and pVL ≥ 1000 c/mL, respectively (p < 0.001). Compared to prior genotypes collected from samples with pVL > 250 c/mL, a total of 104 (7.3 %) cases of new or evolving drug resistance were identified from 1423 LVL DRTs. Of these, 49.5 %, 42.9 % and 22.9 % exhibited new Nucleoside Reverse Transcriptase, Non-Nucleoside Reverse Transcriptase and Protease resistance, respectively. Of 9309 Integrase DRTs performed between 2008 and 2022, only 4 (1.2 %) cases of new or evolving integrase resistance were observed. Multivariable analyses identified clinical/sociodemographic factors significantly associated with emergent resistance, including time elapsed between DRTs, historic cumulative resistance and NNRTI-based antiretroviral therapy. CONCLUSIONS: Emergent or evolving resistance is identified infrequently in low viral load specimens. Given its resource-intensive nature, resistance testing of low viral load specimens may not be generally warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».