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Enregistrement W4412782083 · doi:10.1111/hiv.70086

The association between <scp>HIV</scp> drug resistance testing, viral suppression and mortality in Ontario: a retrospective cohort study

2025· article· en· W4412782083 sur OpenAlexafffundabout
Lawrence Mbuagbaw, Carmen H. Logie, Lehana Thabane, Fiona Smaill, Marek Smieja, Ann N. Burchell, Beth Rachlis, Jean Eric Tarride, Abigail Kroch, Tony Mazzulli, Elizabeth Álvarez, Francis Nguyen, Michael Cristian Garcia, Jessyca Matos Silva, Hsien Seow

Notice bibliographique

RevueHIV Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity Health NetworkPrograms for Assessment of Technology in Health Research InstituteToronto Public HealthSt. Michael's HospitalPopulation Health Research InstituteMcMaster UniversityImpactWomen's College HospitalHamilton Health SciencesUniversity of TorontoPublic Health OntarioJuravinski Cancer CentreSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsMinistry of Long-Term CareOntario HIV Treatment NetworkDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoMinistry of Health, Ontario
Mots-clésMedicineViral loadRetrospective cohort studyCohortOdds ratioLogistic regressionDrug resistanceInternal medicineCohort studyRegimenHIV drug resistanceOddsImmunologyAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Drug resistance compromises the effectiveness of antiretroviral therapy (ART). Resistance testing prior to initiating therapy is recommended in guidelines in many high-income countries, and it has been shown to improve outcomes after first-line ART regimen failure. There is limited evidence on its role in treatment-naïve individuals. We sought to investigate the association between resistance testing and viral suppression and mortality in people living with HIV initiating treatment in Ontario, Canada, where resistance testing became standard of care in 2014. METHODS: We conducted a retrospective cohort study from 2005 to 2018 using Ontario health administrative databases linked to the Ontario HIV Treatment Network (OHTN) Cohort Study (OCS). Eligible cohort participants were those who had complete data within the follow-up time range. We used logistic regression to compare the odds of viral suppression (<200 copies/mL, at 6-18 months) and death between people living with HIV who had a record of resistance testing prior to treatment and those who did not. We adjusted for age, sex, year ART was started, race, sexual orientation, level of education, income, adherence, anchor drug, immigration status, injection drug use, viral load and baseline CD4 count. RESULTS: Of 1806 eligible participants, 716 were analysed for death, of which 3.7% had died at the end of follow-up. Six hundred and ninety-nine (699) were analysed for viral suppression, of which 94.6% achieved viral suppression. Resistance testing prior to ART initiation had no significant association with viral suppression (odds ratio [OR] 1.13; 95% confidence interval [CI] 0.58-2.22) or death (OR 1.06 95% CI 0.49-2.28) in the covariate-adjusted models. Viral suppression was more likely in older age and in people who started treatment with non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors compared to protease inhibitors, and in people with a higher baseline CD4 count. The odds of death were higher in individuals who were older. CONCLUSION: Resistance testing was not associated with viral suppression and death. Outcomes were associated with clinical and demographic factors, notably regimen, baseline CD4 count and age.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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