Comparaison d’un algorithme basé sur des règles avec un algorithme basé sur le phénotype pour l’interprétation des génotypes VIH dans le guidage des régimes de récupération chez les patients infectés par le VIH par un essai clinique randomisé: l’étude des

Contexte Il existe encore une incertitude considérable quant au meilleur algorithme pour interpréter les résultats du génotypage du VIH par le virus de l’immunodéficience humaine. Méthodes Un total de sujets avec des niveaux d’ARN du VIH de & gt; copies / mL ont été inscrits dans des centres à travers l’Italie, stratifiés sur la base de leurs antécédents médicamenteux, randomisés: aux bras pour avoir leurs traitements modifiés sur la base des résultats du génotypage du VIH tel qu’interprété par analyse phénotypique virtuelle ou avec utilisation d’un système d’interprétation basé sur des règles, et suivi pendant des semaines Au moins un inhibiteur nucléosidique de la transcriptase inverse et un inhibiteur de la protéase devaient être inclus dans tout nouveau régime; On a également prescrit un inhibiteur non nucléosidique de la transcriptase inverse chez les non-nucléosidiques inhibiteurs de la transcriptase inverse. Seuls les médicaments homologués en Italie ont été autorisés. Le critère principal était une diminution du taux d’ARN du VIH à & lt; copies / mL par semaine selon l’analyse en cours de traitementRésultats Les valeurs moyennes ± déviation standard au départ étaient les suivantes: taux d’ARN du VIH, ± copies de log / mL; Numération lymphocytaire CD T, ± cellules / μL; mutations de la transcriptase inverse, ±; mutations de la protéase, ± patients non traités par un inhibiteur de la transcriptase inverse non nucléosidique et un inhibiteur de la protéase, patients non traités par un inhibiteur de la transcriptase inverse non nucléosidiques et un inhibiteur de la protéase naïf, et patients semaines du schéma thérapeutique assigné au départ; Au bout de quelques semaines,% des patients du groupe phénotype virtuel et% des patients du groupe d’interprétation à base de règles présentaient des taux d’ARN du VIH de & lt; copies / mL P = Aucune différence statistiquement significative entre les bras n’a été observée par analyse en intention de traiterConclusion Le phénotype virtuel et les méthodes d’interprétation basées sur des règles du génotypage du VIH peuvent guider la sélection de médicaments antirétroviraux efficaces pour un traitement de rattrapage

À quelques exceptions près , un certain nombre d’études ont montré que les tests de résistance aux médicaments améliorent l’efficacité du traitement antirétroviral chez les patients infectés par le VIH présentant un échec thérapeutique, comparé à la sélection empirique de médicaments pour un traitement de rattrapage. algorithme pour interpréter les résultats est d’une importance cruciale pour la gestion des patients infectés par le VIH qui connaissent un échec de leur régime antirétroviral actuel Deux de ces algorithmes sont RetroGram Virology Education et VirtualPhenotype Virco Le premier est un algorithme RBI d’interprétation basée sur des règles qui prend en compte les mises à jour publiées. les données concernant la résistance et la réponse virologique à chaque médicament considéré en présence d’ensembles définis de mutations; cette dernière est une méthode VPI d’interprétation phénotypique virtuelle qui prédit le phénotype VIH sur la base de la corrélation entre phénotype et génotype en présence d’un ensemble donné de mutations, tel que déduit d’une base de données de génotypes et phénotypes Une analyse rétrospective que les algorithmes basés sur des règles peuvent être plus prédictifs de la réponse qu’une version précoce du phénotypage viral , mais seule l’étude a fait une comparaison randomisée des algorithmes basés sur des règles et des prédictions phénotypiques . la performance des tests de résistance génotypique , mais comme ces conseils sont souvent indisponibles dans de nombreux contextes cliniques, il est important d’identifier un algorithme interprétatif dont les résultats sont facilement compris par la plupart des cliniciens soignant des patients infectés par le VIH. L’étude MuSa de récupération consistait à comparer l’efficacité d’un algorithme basé sur des règles à celle d’un algorithme basé sur le phénotype preter le génotypage du VIH comme un moyen d’orienter les régimes de sauvetage dans des conditions qui reflètent le scénario réel du traitement du VIH, dans lequel les conseils d’experts sont en grande partie indisponibles

Méthodes

avait une limite de quantification de & lt; copies / mLVPI et interprétation du génotype RBI et définition de l’activité médicamenteuse Dans le test VPI , l’ensemble des acides aminés mutés du patient est traité contre un ensemble de données génotype-phénotype en constante croissance au moment de l’étude, l’ensemble de données contenait & gt; , ensembles de génotypes de VIH cliniquement isolés et phénotypes de susceptibilité médicamenteuse et utilisés pour prédire les susceptibilités des médicaments en récupérant des résultats phénotypiques pour des isolats avec le même profil mutationnel de la base de données corrélée génotype-phénotype Deux possibilités peuvent être distinguées à ce stade: renvoie ⩾ correspond, une résistance moyenne au repliement est calculée pour chaque médicament; si elle renvoie & lt; correspond, VPI repose sur une interprétation basée sur des règles du profil de mutation du nouvel isolat en combinaison avec toutes les données quantitatives disponibles et offre une prédiction qualitative de la résistance aux médicaments «probable» ou «improbable »RetroGram aborde l’utilisation de chaque médicament antirétroviral en les classant selon les données publiées concernant leur activité anticipée contre les pathogènes avec un ensemble donné de mutations Chaque médicament est classé en rangs: A, le médicament doit être utilisé de préférence; B, le médicament ne doit être utilisé que si aucun médicament de grade A n’est disponible ou peut être administré; C, le médicament ne doit être utilisé que si aucun médicament de grade A ou B n’est disponible ou peut être administré; D, le médicament ne doit être utilisé que si aucun médicament de grade A, B ou C n’est disponible ou peut être administré; et U, non classé, aucune indication concernant le médicament ne peut être fournie sur la base des données disponiblesPour comparer les données des antirétroviraux dans les bras VPI et RBI, les résultats VPI de « résistance », c’est-à-dire La proportion de patients porteurs d’un virus résistant à chaque médicament a été comparée à la proportion de patients pour lesquels le RBI a placé le même médicament en position C ou chez un autre patient. le score d’activité c’est-à-dire le nombre de médicaments initialement reçus qui pourraient être considérés comme «actifs» sur la base de l’interprétation du génotype VIH fournie par l’algorithme auquel le patient a été randomisé; ce score était si tous les médicaments du nouveau traitement étaient classés «sensibles» ou «résistants peu probables» par VPI ou classés A ou B par RBI. Les patients commençant un nouveau régime avec seulement des médicaments classés «sensibles» ou «résistants peu probables» « Par VPI ou classé A ou B par RBI ont été assignés un score d’activité de régime ou des analyses statistiques Le point final primaire était une diminution du niveau d’ARN du VIH à & lt; copies / ml à la semaine, tel qu’évalué par l’analyse OT de traitement incluant seulement les patients qui recevaient encore le régime prescrit sur la base des résultats de leurs tests de résistance de base. Les points secondaires étaient la diminution quantitative du taux d’ARN du VIH et la augmentation du nombre de lymphocytes T CD à la semaine, et et la probabilité de maintenir un taux d’ARN du VIH de & lt; copies / ml à la semaine, également évaluées par analyse d’OT Un échantillon de patients a été requis pour la probabilité estimée d’atteindre le critère d’évaluation principal:% dans le bras A et% dans le bras B; le taux de décrochage attendu était de% et la puissance était fixée à% β =%, avec α =% Les analyses OT ont exclu les patients dont le traitement avait été modifié pour une raison quelconque, en ne considérant que les patients recevant le même traitement prescrit Selon les résultats des tests de résistance au départ Les analyses ITT en intention de traiter ont été faites sur la base de données manquantes ou de non-complétion du traitement. Les variables catégorielles ont été comparées entre les bras en utilisant les fréquences de distribution. identifier les différences statistiquement significatives; ce dernier était utilisé lorsque le premier n’était pas approprié, car la fréquence attendue des observations dans au moins la cellule était & lt; Les variables continues ont été comparées entre les bras en calculant leurs valeurs moyennes et médianes, SD et intervalles interquartiles, le test t de Student étant utilisé pour déterminer si les différences étaient statistiquement significatives. La signification statistique a été définie comme une valeur P équilibrée de & lt; En raison de la nature asymétrique de l’ensemble de données d’ARN du VIH plasmatique, une transformation logarithmique a été envisagée. Des analyses de régression multi logistique ont été utilisées pour estimer le bras OR ajusté entre le bras A et le bras B ayant des niveaux d’ARN du VIH de & lt; copies / mL semaines après la randomisation Les variables incluses dans l’analyse multivariée jugées les plus pertinentes cliniquement dans les circonstances étudiées étaient le taux initial d’ARN du VIH, le nombre de lymphocytes T CD, le stade A ou B contre C de la maladie. expérience médicamenteuse – classe vs classe expérimentée, nombre de mutations RT transcriptase inverse et nombre de mutations de protéases Toutes les analyses ont été effectuées par le logiciel SAS, version SAS

Résultats

Les inscriptions ont débuté en juin et se sont terminées des années après l’inscription du premier patient, car aucun centre ne pouvait recruter d’autres patients, probablement en raison de la disponibilité généralisée de nouveaux médicaments grâce à des programmes d’accès élargis et à la disponibilité accrue de tests de résistance. les patients qui ont été randomisés jusqu’en décembre Figure montre la disposition du patient au cours des semaines de l’étude, et le tableau résume les caractéristiques des patients au départ; la seule différence statistiquement significative entre les bras au départ était par rapport au nombre moyen de mutations RT par sujet, qui était plus élevé dans le bras VPI vs; P =

Figure Vue largeTélécharger la diapositive Diagramme de l’étude, montrant la disposition du patient au cours des semaines de suiviFigure Vue largeTélécharger la diapositive Diagramme de l’étude, montrant la disposition du patient au cours des semaines de suivi

Table View largeTélécharger slideBaseline caractéristiques des patients randomisés soit à l’interprétation du phénotype virtuel bras VPI ou l’interprétation basée sur les règles RBI brasTable Voir grandDownload slideBaseline caractéristiques des patients randomisés soit à l’interprétation du phénotype virtuel bras VPI ou l’interprétation basée sur les règles RBI brasIl n’y avait pas statistiquement différence significative entre les bras en termes de traitement antirétroviral en cours à l’inclusion Chiffres et montrent la prévalence des mutations de résistance aux médicaments RT et protéase au départ Les seules différences statistiquement significatives entre les bras VPI et RBI étaient en ce qui concerne la proportion de patients avec la RT L% vs%; Mutation P = et RT V% vs%; P =, qui était plus élevé dans le bras VPI, et la proportion de patients avec la mutation RT T / I% vs%; P =, qui était plus élevé parmi ceux randomisés dans le bras RBI

Figure Vue largeDownload slideReverse-transcriptase RT mutations de résistance aux médicaments à la base dans l’interprétation RBI bras et l’interprétation du phénotype virtuel bras VPI de l’étude Asterisk indiquent des mutations pour lesquelles une différence statistiquement significative entre les bras a été détectée P & lt; Figure Vue largeDownload slideReverse-transcriptase RT mutations de résistance aux médicaments à la base dans l’interprétation RBI bras et l’interprétation du phénotype virtuel bras VPI de l’étude Asterisk indiquent des mutations pour lesquelles une différence statistiquement significative entre les bras a été détectée P & lt;

Figure Vue grandDownload slideProtease mutations de résistance aux médicaments à la base dans l’interprétation RBI bras et l’interprétation du phénotype virtuel Bras VPI de l’étudeFigure View largeDownload slideProtease mutations de résistance aux médicaments à la base dans l’interprétation RBI bras et l’interprétation du phénotype virtuel VPI bras de l’étudeLes systèmes VPI et RBI ont évalué différemment l’utilisation du% de médicaments. Seulement% des médicaments ont été prescrits dans des proportions significativement différentes dans les bras; les médicaments les plus fréquemment prescrits dans le groupe VPI étaient la stavudine% vs%; P = et nelfinavir% vs%; P =, et les médicaments qui étaient plus fréquemment prescrits dans le bras RBI étaient lamivudine% vs%; P = et lopinavir-ritonavir% vs%; P = Les scores d’activité moyenne ± SD dans les bras VPI et RBI étaient ± et ±, respectivement P =

Tableau View largeDownload slideNon% d’isolats déterminés comme étant résistants selon l’interprétation du phénotype virtuel VPI ou C ou D classifié selon la méthode d’interprétation basée sur les règles pour le médicament spécifié à baselineTable View largeDownload slideNo% d’isolats jugés résistants selon Interprétation du phénotype virtuel VPI ou classifié C ou D selon la méthode d’interprétation basée sur les règles Méthode RBI pour le médicament spécifié au point de départ primaire L’analyse OT a montré que% de patients avaient des taux plasmatiques d’ARN du VIH de & lt; copies / mL à la semaine, y compris% de patients dans le bras VPI et% de patients dans le bras RBI P = chiffre La différence de risque était% CI, – à

Vue de la figure grandDownload slideL’analyse en cours de traitement de la réponse virologique définie comme un niveau d’ARN du VIH de & lt; copies / mL au cours des semaines de suivi pour les patients randomisés soit dans le bras VPI d’interprétation du phénotype virtuel soit dans le bras RBI d’interprétation des règles Le critère principal était les semaines BL, baselineFigure View largeTélécharger l’analyse de traitement de la réponse virologique définie comme Niveau d’ARN du VIH de & lt; copies / mL au cours des semaines de suivi pour les patients randomisés soit dans le bras VPI d’interprétation du phénotype virtuel ou dans le bras RBI d’interprétation des règles Le critère principal était aux semaines BL, baselineSecondaire points finaux L’analyse ITT a montré que la proportion de patients les niveaux plasmatiques d’ARN du VIH de & lt; copies / mL à la semaine était de% dans le bras VPI et de% dans le bras RBI P = Il n’y avait pas de différence entre les bras dans la proportion de patients avec des niveaux d’ARN du VIH de & lt; copies / mL à la semaine,,, ou selon l’analyse OT ou l’analyse ITT En particulier, par analyse ITT, la proportion de patients avec des taux plasmatiques d’ARN VIH de & lt; copies / ml à la semaine était de% dans le bras VPI et de% dans le bras RBI P = La différence de risque à ce moment par l’analyse ITT était% CI, – l’analyse de Kaplan-Meier a montré qu’il n’y avait pas non plus de différence entre bras la probabilité cumulative de maintenir une réponse virologique à la semaine P =, par test du log-rank Il n’y avait pas non plus de différences inter-bras dans les concentrations moyennes d’ARN du VIH ou de lymphocytes T CD à tout moment pendant les semaines d’observation. Chiffre OT ou analyse ITT

Figure Vue largeTélécharger une analyse en cours de traitement du taux moyen d’ARN du VIH et du nombre moyen de lymphocytes T CD au cours des semaines de suivi pour les patients randomisés dans le bras VPI d’interprétation du phénotype virtuel ou l’interprétation basée sur les règles Barre,% CI BL, baselineFigure View largeTélécharger une analyse en cours de traitement du taux moyen d’ARN du VIH et du nombre moyen de lymphocytes T CD au cours des semaines de suivi pour les patients randomisés soit pour le bras VPI d’interprétation du phénotype virtuel soit pour le bras RBI. , la proportion de patients expérimentés en classe avec des niveaux d’ARN du VIH de & lt; les cupules / mL étaient significativement plus élevées que celles des patientes ayant une expérience de classe% vs% selon l’analyse OT; P = Cependant, le bras de randomisation n’a pas influencé ce résultat, parce que l’analyse OT a montré que le point final a été atteint par% des sujets expérimentés dans le bras VPI et% de ceux dans le bras PBI P =, et le correspondant les proportions de sujets expérimentés dans les bras étaient respectivement de% et% P = analyse multivariée Les résultats de l’analyse de régression multi-logistique sont donnés dans le tableau L’analyse OT a montré que les seuls corrélats indépendants de la réponse virologique à la semaine étaient l’ARN VIH niveau à la ligne de base OR par copie de journal / mL,; % CI, -; Numération lymphocytaire P = et CD T à l’inclusion OU par incrément cellulaire; % CI, -; P = L’analyse ITT n’a confirmé que le nombre initial de lymphocytes T CD ou l’augmentation par cellule,; % CI, -; P = comme prédisant indépendamment la réponse virologique de la semaine

Table View largeTélécharger la diapositive Analyse de régression multi-logistique-sur-traitement pour les prédicteurs indépendants de la réponse virologique, définie comme un niveau d’ARN VIH de & lt; copies / mL à la semaine Table View largeTélécharger une analyse de régression multi-logistique en cours de traitement pour les prédicteurs indépendants de la réponse virologique, définie comme un taux d’ARN du VIH de & lt; copies / mL à la semaine

Discussion

sur, bien que le plus petit nombre de mutations de RT au départ dans le bras de RBI ait pu légèrement favoriser les résultats des patients randomisés pour recevoir un nouveau régime sur la base des résultats de ce test. Cependant, il semble peu probable que ce petit différence de bras au départ a eu un effet significatif sur les résultats globaux Parce que les seuils biologiques de l’algorithme VPI utilisés dans le cadre de cette étude ne sont plus appliqués et parce que certaines des règles de l’algorithme RBI utilisées au cours de cette étude ont changé, nous ne pouvons pas exclure la possibilité que nos résultats aient été différents si nous avions utilisé les versions mises à jour ou futures des algorithmes. Les algorithmes se sont révélés relativement efficaces, malgré des différences significatives dans la façon dont chaque algorithme traitait la différence significative qui en résulte dans leur utilisation réelle dans les bras Une raison possible à cela est que les erreurs dans l’utilisation de ou plusieurs médicaments dans le bras nous compensée par des erreurs dans l’autre bras Cependant, une différence inter-bras importante dans la prescription médicamenteuse réelle n’a été trouvée que pour un quart des patients. Il est probable que les différences dans l’interprétation génotypique n’entraînent pas toujours des différences de prescription médicamenteuse, parce que ce dernier implique l’évaluation clinique globale d’un patient et pas seulement l’évaluation du génotype viral du patientNous avons utilisé le résultat virologique hebdomadaire comme point de départ principal pour permettre la comparaison avec d’autres études [, -] et parce que les changements antirétroviraux à long terme Ils sont fréquents et généralement causés par la toxicité et la diminution des niveaux de conformité, plutôt que par un échec virologique Cependant, nos résultats à court terme ont été confirmés par nos observations prolongées. Des études antérieures ont montré que les conseils d’un expert augmentent significativement traitement efficace de sauvetage , mais nous avons décidé de tester l’efficacité des tests dans un cadre «réel», dans lequel L’avis d’experts n’est pas facilement disponible Nos résultats indiquent que, si les résultats des tests de pharmacorésistance, c.-à-d., l’interprétation fournie par un algorithme sont présentés clairement, même les cliniciens qui ne sont pas experts dans le domaine de la pharmacorésistance du VIH peuvent médicaments pour un régime de sauvetage Cependant, nous ne pouvons pas exclure la possibilité que l’accompagnement de conseils d’experts conduirait à des résultats encore meilleurs. L’étude était initialement prévue pour enrôler des patients et avoir un% de pouvoir pour détecter un% de différence entre les bras. La cible d’inscription n’a pas été atteinte, ce qui signifie que la puissance des analyses OT et ITT était respectivement de% et de%, mais étant donné la faible différence entre les résultats virologiques entre les bras, même si la taille cible de l’échantillon avait été atteinte que nous aurions trouvé une différence & gt;% Néanmoins, nous ne pouvons exclure la possibilité que des différences mineures mais potentiellement cliniquement pertinentes existent. centré sur l’analyse OT, parce que nous croyons que c’est le meilleur moyen d’évaluer l’efficacité de tout outil de diagnostic Nous croyons que la performance des tests de résistance aux médicaments est mieux évaluée chez les patients recevant tous les médicaments sélectionnés sur la base des résultats de l’essai le meilleur régime possible dans le cadre donné et que les échecs thérapeutiques dus au retrait du traitement ou aux visites manquées ne doivent pas être attribués au test lui-même. Cependant, nous avons également fait une analyse ITT, et les résultats ne nous ont pas conclusions Nos résultats sont cohérents avec ceux de l’étude Resistance and Dosage Adapted Regimens, dans laquelle les interprétations génotypiques obtenues à l’aide des algorithmes VPI ou RBI n’ont pas entraîné de différences majeures dans les résultats virologiques, probablement en raison de la disponibilité de conseils d’experts [ ] Cependant, parce que notre étude était libre de ce biais possible, nos résultats peuvent être généralisés aux nombreux paramètres cliniques dans lesquels l’interp La rétention du génotypage du VIH par les experts n’est pas une composante habituelle des soins ou fait partie du processus décisionnel clinique normal lorsqu’un patient ne répond plus à un traitement antirétroviral donné. La cohérence entre nos résultats et ceux de l’étude RADAR de résistance et posologie adaptée suggère également que l’efficacité des algorithmes VPI et RBI est comparable. Enfin, bien que l’efficacité à long terme des tests de pharmacorésistance pour la prise en charge des cas de patients sous antirétroviraux ait été mise en doute , la réduction durable de la charge virale la durée de récupération immunitaire observée au cours des semaines de notre étude suggère que cette procédure de diagnostic offre plus qu’un bénéfice à court terme En conclusion, les versions des algorithmes RBI et VPI utilisés au cours de notre étude ont pu guider la sélection de médicaments antirétroviraux efficaces pour un régime de récupération, sans grandes différences entre les bras de traitement en ce qui concerne o résultat

Membres du groupe d’étude Musa

aurizio Setti, et Giuseppe Murdaca Clinica di Medicina Interna ad Orientamento Immunologico, Dipartimento di Medicina interna, Università di Genova, Gênes, Italie; Augusto Iannessi, Antonio Cellini, et Adriano Mariani Division de Malattie Infettive, Ospedale Regionale « S Salvatore », L’Aquila, Italie; Antonio Scasso et Michele De Gennaro Unità Operativa Malattie Infettive, Ospedale «Campo di Marte», Lucca, Italie; Alessandro Chiodera et Paula Castelli Reparto de Malattie Infettive, Ospedale di Macerata, Macerata, Italie; Katia Maltempo et G Monolo Ambulatorio VIH, Servizio per le Tossicodipendenze di Magenta, Magenta, Italie; Adriano Lazzarin et Nicola Gianotti Clinica di Malattie Infettive, Université Vita-Salute San Raffaele, Ospedale San Raffaele, Milan, Italie; Liliana Caggese et Irene Schlacht Division de Malattie Infettive, Ospedale Niguarda Ca ‘Granda, Milan, Italie; Antonietta Cargnel, Chiara Atzori, et Valeria Micheli II Division de Malattie Infettive, Ospedale « Luigi Sacco », Milan, Italie; Mauro Moroni, Teresa Bini, Ivana Marcatto, et Elisabetta Chiesa Clinica di Malattie Infettive, Ospedale « Luigi Sacco », Milan, Italie; Gianmarco Vigevani, Barbara Argenteri, et Amedeo Capetti I Division de Malattie Infettive, Ospedale « Luigi Sacco », Milan, Italie; Roberto Esposito, Giovanni Guaraldi, et Barbara Beghetto, Clinica di Malattie Infettive e Tropicali, Policlinico di Modena, Modène, Italie; Antonio Chirianni et Miriam Gargiulo III Division de Malattie Infettive, Ospedale « D Cotugno », Napoli, Italie; Nicola Abrescia, Maurizio D’Abbraccio, et Tina Busto IV, Division de Malattie Infettive, Ospedale « D Cotugno », Napoli, Italie; Carla Marchitelli et Maurizio Santirocchi Servizio pour le Tossicodipendenze Narni [Azienda Sanitaria Locale – Terni], Narni Scalo, Italie; Vincenzo Abbadessa et Salvatrice Mancuso Servizio di Riferimento Regionale pour la Diagnostic du SIDA, Azienda Universitaria Policlinico di Palermo, Palerme, Italie; Francesco Meneghetti et Marzia Franzetti Division de Malattie Infettive e Tropicali, Azienda Ospedaliera di Padova, Padoue, Italie; Carlo Ferrari et Paolo Pizzaferri Division de la Maladie Infectieuse et Immunopatologie Virale, Azienda Ospedaliera di Parma, Parme, Italie; Giuliano Stagni et Francesco Di Candilo Unità Operativa Malattie Infettive, Policlinique Monteluce di Perugia, Pérouse, Italie; Enzo Petrelli et Maria Balducci Division de Malattie Infettive, Ospedale « San Salvatore » de Pesaro, Pesaro, Italie; Francesco Menichetti, Marina Polidori, et Carlo Tascini Unità Operativa Malattie Infettive, Azienda Ospedaliera Pisana, Ospedale Cisanello, Pise, Italie; Aldo Di Carlo, et Guido Palamara Unità Operativa SIDA Rome, Istituto Dermosifilopatico S Maria e S Gallicano, Rome, Italie; Andrea Antinori et Giuseppina Liuzzi III, hôpital de jour, Istituto Nazionale di Malattie Infettive, Istituto di Ricovero et Cura a Carattere Scientifico Lazzaro Spallanzani, Rome, Italie; Fernando Aiuti, Ivano Mezzaroma, Elena Pinter et Barbara Barbone Dipartimento di Medicina Clinica, Università di Roma « La Sapienza », Rome, Italie; Vincenzo Vullo, Paola Massetti, et Serena Dell’Isola I Cattedra Malattie Infettive, Policlinico Umberto I, Rome, Italie; Maria Stella Mura, Marco Mannazzu, et Rossana Delias Institut de médecine infectieuse, Ospedale Civile Vecchio, Sassari, Italie; Dante Di Giammartino et Pierluigi Tarquini Unità Operativa de Malattie Infettive, Ospedale G Mazzini, Teramo, Italie; Franco Marranconi et Roberto Ferretto UOA Malattie Infettive, Ospedale Civile S. Camillo De Lollis, Schio, Italie; Pietro Caramello et Gian Carlo Orofino Unità Operativa Divisione A Malattie Infettive, Ospedale Amedeo di Savoia, Turin, Italie; Tommaso Cimino et Caterina Bramato Ambulatoire Malattie Infettive, Unità Operativa Reparto Détenuti, Ospedale Amedeo di Savoia, Turin, Italie; Giovanni Di Perri, Alessandro Sinicco, Daniela Zeme, Stefano Bonora, et Laura Trentini, Clinica di Malattie Infettive, Ospedale Amedeo di Savoia, Turin, Italie; Maria Luisa Soranzo, A Macor, et Bernardino Salassa Unità Operativa Divisione B di Malattie Infettive, Ospedale Amedeo di Savoia, Turin, Italie; Fabio Branz et Palma Delle Foglie Division de Malattie Infettive, Ospedale Villa Igea, Trente, Italie; Alberto Vaglia et M Cristina Rossi Division de Malattie Infettive, Ospedale Ca ‘Foncello, Trévise, Italie; Luciano Ciccone et Longino Panzolli Centro di Riferimento Provinciale SIDA, Azienda Sanitaria Locale Pas de « Medio Friuli », Udine, Italie; Paolo Grossi et Massimo Giola Division de la Maltraitance Infectieuse et Tropicale, Ospedale di Circolo et Fondazione Macchi, Varese, Italie; Enzo Raise et Elena Narne Ospedale Civile Santi Giovanni et Paolo di Venezia, Italie; Antonio Poggio, Flavio Demin, et Vincenzo Mondino Division de Malattie Infettive, Ospedali Riuniti de Pallanza Verbania, Italie; Giovanni Serpelloni, Marina Malena, et Oliviero Bosco Centro di Medicina Preventiva, Sezione Dépistage du VIH, Azienda Sanitaria Locale, Vérone, Italie

Remerciements

Nous remercions Patrizio Pezzotti d’avoir effectué l’analyse statistique et l’examen critique du manuscrit et Informa Contract Reaserach Organisation pour la collecte et la saisie des données. Nous sommes particulièrement reconnaissants envers Francesco Mazzotta, Gianni Di Perri, Lee Bacheler et Giuliana Fusetti pour leur généreuse contribution à cette étude. et leur soutien continu Soutien financier Cette étude a été partiellement soutenue par une subvention éducative sans restriction fournie par Bristol-Myers Squibb, Italie Conflits d’intérêts potentiels NG, GG et AL sont bénéficiaires de soutien à la recherche et aux programmes éducatifs par Glaxo-Smith Kline, Bristol-Myers Squibb, Abbott, Gilead Sciences, Roche, Boehringer-Ingelheim, Pfizer et Virco Johnson & amp; Johnson WK est un employé de Virology Education Utrecht, Pays-Bas PM est un employé de Virco Mechelen, Belgique Tous les autres auteurs: no conflicts

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