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 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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».