著名医師による解説が無料で読めます
すると翻訳の精度が向上します
背景:Maraviroc含有レジメンは、多くの治療に精通した患者でウイルス学的抑制を達成することが知られています。この研究の目的は、大規模な臨床研究における耐性応答分析に対するより厳密な方法論的アプローチを評価し、動機付け研究から以前のサブグループ分析を改良および拡張することにより、患者のどの亜集団がMaravirocから利益を得る可能性が最も高いかをよりよく確立することを目的としています。 方法:個々の重み付き最適化されたバックグラウンド療法(OBT)感受性スコアは、遺伝子型または表現型耐性テストと以前の薬物使用情報を組み合わせることにより計算されました。これらのそれぞれの方法を使用したウイルス学的反応(48週目のHIV-1 RNA <50コピー/ml)を使用して、アクティブな薬物をカウントする一般的に使用される方法と比較されました。重み付きまたは加重スコアリング、Maravirocの使用、ベースラインCD4(+)T細胞数、HIV-1血漿ウイルス量およびトロピズムを含むウイルス学的反応のベースライン予測因子は、ロジスティック回帰モデリングによって評価されました。 結果:遺伝子型または表現型の加重法は、同様にウイルス学的反応を予測し、活性薬物をカウントするよりも優れていました。加重スコアリングとベースラインCD4(+)T細胞数はウイルス学的反応の最も強い予測因子でした(P <0.0001):2以上の加重スコアを持つMaraviroC患者の約70%はウイルス学的反応を示し、ベースラインの場合、約80%に上昇しましたCD4(+)T細胞数は50個以上の細胞/mm(3)でした。 結論:CD4(+)T細胞カウント≥50細胞/mm/mm(3)の患者の約80%は、少なくとも2つの完全に活性のある薬剤に相当するMaravirocを投与しました。やる気のある研究で。遺伝子型および表現型の加重スコアは、同様にウイルス学的反応を予測しました。
背景:Maraviroc含有レジメンは、多くの治療に精通した患者でウイルス学的抑制を達成することが知られています。この研究の目的は、大規模な臨床研究における耐性応答分析に対するより厳密な方法論的アプローチを評価し、動機付け研究から以前のサブグループ分析を改良および拡張することにより、患者のどの亜集団がMaravirocから利益を得る可能性が最も高いかをよりよく確立することを目的としています。 方法:個々の重み付き最適化されたバックグラウンド療法(OBT)感受性スコアは、遺伝子型または表現型耐性テストと以前の薬物使用情報を組み合わせることにより計算されました。これらのそれぞれの方法を使用したウイルス学的反応(48週目のHIV-1 RNA <50コピー/ml)を使用して、アクティブな薬物をカウントする一般的に使用される方法と比較されました。重み付きまたは加重スコアリング、Maravirocの使用、ベースラインCD4(+)T細胞数、HIV-1血漿ウイルス量およびトロピズムを含むウイルス学的反応のベースライン予測因子は、ロジスティック回帰モデリングによって評価されました。 結果:遺伝子型または表現型の加重法は、同様にウイルス学的反応を予測し、活性薬物をカウントするよりも優れていました。加重スコアリングとベースラインCD4(+)T細胞数はウイルス学的反応の最も強い予測因子でした(P <0.0001):2以上の加重スコアを持つMaraviroC患者の約70%はウイルス学的反応を示し、ベースラインの場合、約80%に上昇しましたCD4(+)T細胞数は50個以上の細胞/mm(3)でした。 結論:CD4(+)T細胞カウント≥50細胞/mm/mm(3)の患者の約80%は、少なくとも2つの完全に活性のある薬剤に相当するMaravirocを投与しました。やる気のある研究で。遺伝子型および表現型の加重スコアは、同様にウイルス学的反応を予測しました。
BACKGROUND: Maraviroc-containing regimens are known to achieve virological suppression in many treatment-experienced patients. This study aimed to evaluate a more rigorous methodological approach to resistance-response analysis in large clinical studies and to better establish which subpopulations of patients were most likely to benefit from maraviroc by refining and extending previous subgroup analyses from the MOTIVATE studies. METHODS: Individual weighted optimized background therapy (OBT) susceptibility scores were calculated by combining genotypic or phenotypic resistance testing with prior drug use information. Virological response (HIV-1 RNA<50 copies/ml at week 48) using each of these methods was compared with a commonly used method of counting active drugs. Baseline predictors of virological response, including weighted or unweighted scoring, maraviroc use, baseline CD4(+) T-cell count, HIV-1 plasma viral load and tropism, were assessed by logistic regression modelling. RESULTS: Genotypic or phenotypic weighted methods were similarly predictive of virological response and better than counting active drugs. Weighted scoring and baseline CD4(+) T-cell count were the strongest predictors of virological response (P<0.0001): ≈70% of maraviroc patients with a weighted score ≥2 had a virological response, rising to ≈80% when the baseline CD4(+) T-cell count was ≥50 cells/mm(3). CONCLUSIONS: Approximately 80% of patients with a CD4(+) T-cell count ≥50 cells/mm(3) receiving maraviroc with the equivalent of at least two fully active agents achieved HIV-1 RNA<50 copies/ml at week 48 in the MOTIVATE studies. Genotypic and phenotypic weighted scores were similarly predictive of virological response.
医師のための臨床サポートサービス
ヒポクラ x マイナビのご紹介
無料会員登録していただくと、さらに便利で効率的な検索が可能になります。