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Rachel Therrien, pharmacienne CHUMPNMV 25 septembre 2020
Gain de poids avec les antirétroviraux
2 Déclaration de conflits d’intérêt
Conflits potentiels : GILEAD, ViiV Healthcare, Merck
3 Objectifs : prise de poids
Être au fait des études actuelles
Identifier les antirétroviraux les plus à risque
Reconnaître les facteurs de risque associés
PlanIntroduction
Le poids que connaissons nous ?
Effet de la population-temps-mesure
D'où vient tout ce questionnement sur le poids ?
Études randomisées/Cohortes
Conclusion
4
Pré test
Modification du poids : historique Historique Arrivée des traitements pour le VIH
Patients avec faible CD4, CV élevée et
faible IMC
Arrivée des combinaisons ARV
hautement efficaces
INTI + IP
Étude ADVANCE/MANSAL
Prise de poids (type) Modification du poids suite au contrôle de
la maladie et retour de la santé.
Modification des graisses suite à
la prise des antirétroviraux :
lipodystrophie
Modification du poids suite à la
prise d’antirétroviraux .
Gain masse grasse > maigre
Quels agents Toute combinaison d’antirétroviraux Lipoatrophie : INTI
Lipoaccumulation : IP (?)
Associée récemment aux
inhibiteurs de l’intégrase (INSTI)
et ténofovir AF
femmes, noires
Mécanisme Retour à la santé
Contrôle inflammation et hypercatabolisme
Contrôle IO et atteintes intestinales
INTI : toxicité mitochondriale
IP : rôle et mécanisme
marqueurs inflammatoire-leptine-
adiponectine ?
?
Risque sur la santé Vu comme positif Associé risque de maladies
cardiovasculaires
Diminution estime de soi (image)
Risque cardiovasculaire et
métabolique ?
Études ARV/poids et difficultés
● Mesure : ⬆du poids en kilo, > 5% ou > 10% poids, 🔺 classification IMC
● Temps : 48, 96, 140 144 semaines
● Population (âge, sexe, race, pays, CV/CD4 départ, prévalence obésité….)
● Types d’études : randomisée ou de cohorte
IMC < 18,5 ou > 25 augmente le risque de développer des problèmes de santé
https://www.canada.ca/fr/sante-canada/services/aliments-nutrition/saine-alimentation/poids-sante/lignes-directrices-classification-poids-chez-adultes/nomogramme-indice-masse-corporelle.html
L’IMC ne fait toutefois pas de distinction entre le gras ou les muscles, ce qui peut
influencer l’estimation du risque chez certains adultes.
Une augmentation du tour de taille même sans surplus de poids augmente le risque
de développer des problèmes de santé
Tour de taille : > 94 cm chez l’homme et > 80 cm chez la femme
Risques de santé déjà prouvés
● le diabète de type 2;
● l’hypertension;
● les maladies cardiovasculaires;
● plusieurs types de cancers, comme le cancer colorectal ou les cancers du
pancréas, du rein, du sein, de l’utérus et de l’ovaire;
● l’ostéoarthrite (forme d’arthrite).
Mesure : santé canada
Modification du poids secondaire au ARV ou non. Devrait être le même risque ?
Temps
ACTG 5202 (avant et après 96 semaines)
ACTG : ATZ/r VS EFV + ABC/3TC ou TDF/FTCACTG 5224s (2013-2014) sous étude 5202 (2005-2007)DEXA : 96 semaines (avant et après)
HIV_HIV+
Temps
‡
BMI Change Over time Between PLWH and HIV-Negative Individuals
Silverberg MJ, et al. AIDS 2020. Oral OAB0603 10
Kaiser Permanente (US)
Retrospective matched cohort study of 8,256 PLWH initiating ART and 129,966 HIV-negative individuals (2006-2016)
BMI, Body Mass Index; IQR, interquartile range; BL, Baseline
Baseline CharacteristicsPLWH
(n=8,256)
HIV-Neg
(n=129,966)
Mean age, years 41 42
Male, % 88 87
Ethnicity/Race, %
White
Black
36
26
40
26
Alcohol use disorder, % 11 7
Substance use disorder, % 16 6
Smoking, ever 47 37
Baseline BMI (Kg/m²), %
Underweight (30)
3
44
35
18
1
24
38
37
Median # BMI measures (IQR) 8 (4-17) 5 (2-9)
Change in BMI by HIV Status
Uninfected (N=129,966)
PWH (N=8,256)
28.4
29.4
0.22 kg/m2 per year (P
POPULATION dans les études : 90% hommes et 60% blancs.
Alors ÉPIDÉMIE MONDIALE touche près de 50% femmes et 75% noires
Population : sexe, âge, pays, CV/CD4, IMC départ...
L’épidémie mondiale de l’obésité : prévalence selon l’emplacement géographie
• Augmentation de l’obésité variable selon les pays
• Prévalence importante chez les femmes
Finucane M, et al. Lancet 2011;377:557–567
Men Women
12
PrevalencePrevalence
Hommes blancs et noires
Le reste semblable ADVANCE
ACTG 5260s (RAL vs IP/r)sous étude 5257
Our study showed an overall increase in BMI after 96 weeks of ART in a mildly overweight population. The increase in BMI after ART was perceived as a favorable consequence of virological control, or “return-to-health,”However, in the current era of universal ART for HIV infection, it is likely that this increase in BMI surpasses what is expected from return-to-health and may have unfavorable consequences on health.
For the first time in a large randomized ART-initiation trial, we showed that central and peripheral fat changes were not different after 96 weeks of treatment with 2 boosted PIs or with the integrase inhibitor RAL.
Truvada + DRV/r ou ATZ/r vs RAL
STARTMRK EFV/TDF/FTC : ↑ 30% -10% (limb-tronc)TAL/TDF/FTC : ↑ 17%-14%
Being in the high HIV-1 RNA stratum was associated with a 2- to 3-fold increase in the amounts of fat gain in all fat depots
Lower baseline CD4 was not associated with changes in any fat depots after adjustment.In addition, lower baseline leptin and higher adiponectin were associated with greater gains in
VAT (marginally associated with adiponectin) and limb fat, and higher IL-6 levels were associated with greater gains in limb fat.
ACTG 5257 : 96 SEM
Tour de taille moyen : 90,6 cm
↑ moyenne à 96 semaines de 3,4 cm
RAL > DRV /r (P = .0130)
RAL > ATV /r femmes vs hommes (P = .0065)
RAL > DRV/r noirs vs non noirs (P = .0043)
CV initiale plus élevée et faible CD4
étaient associés au tour de taille plus élevé
Référence santé canadaTour de taille : > 94 cm chez l’homme
17
ADVANCE : (Afrique du Sud)
DTG + FTC/TAF
DTG + FTC/TDF
EFV/FTC/TDF
NaïfsVL ≥500 c/mL
(N=1,053)
48 weeks 96 weeks 192 weeks
1. Venter W, et al. IAS 2019. Mexico City, Mexico. Oral WEAB0405LB
2. Venter W, et al. N Engl J Med 2019; epub 24 July
3. Venter F, et al. AIDS 2020. Oral OAXLB0104
DTG + FTC/TAF
n=351
DTG + FTC/TDF
n=351
EFV/FTC/TDF
n=351
Age moyen 33 ± 8 32 ± 8 33 ± 7
Femme 61% 59% 57%
Noir 99% 100% 100%
Poids moyen (kg)
• Homme
• Femmme67.9
68.8
67.1
69.5
67.3
70.2
IMC, mean (kg/m2)
• Homme
• Femmme
21.7
25.6
21.6
26.1
21.8
26.1
BL CV ≥100,000 -
500,000 c/mL19% 18% 21%
CD4+, cells/mm3 349 ± 225 323 ± 234 337 ± 222
Caractéristiques de bas
D'où vient tout ce questionnement du poids ?
403 388 377 375 369 357 355 344 292 119 144 152419n= 590 563 546 532 519 513 506 493 379 164 206 152
19
Changement de la composition corporelle à 96 semaines
• Prise de poids était principalement en masse adipeuse et était répartie au n/v tronculaire et au n/v des membres.
• Gain en gras était plus significatif chez les femmes vs homms (p
Syndrome métabolique: semaine 96
• *Statistiquement significatif
• Venter et al. AIDS 2020; Virtual. Slides OAXLB0104.
For Reactive Use Only
Études randomisées/cohorte
Gilead 1489-90 (BIC VS DLG +ABC/3TC ou TDF/TAF)
NA-ACCORD (Canada et USA - 17 sites)
Étude poolées (8 études)Études avec doravirine
‡
Study Design
23
Pooled 1489 & 1490: B/F/TAF in ART-Naïve Adults – Week 144 Analysis
DTG/ABC/3TC Placebo QD
ART-naive Adults
▪ Chronic HBV or HCV infection allowed▪ eGFRCG ≥30 mL/min▪ No known resistance to FTC, TFV▪ HIV-1 RNA ≥500 c/mL
n=320
n=325
1:1
Study 1490
ART-naive Adults
▪ HLA B*5701 negative▪ Negative for chronic HBV▪ eGFRCG ≥50 mL/min▪ No known resistance to FTC, TFV, ABC, or 3TC▪ HIV-1 RNA ≥500 c/mL
n=314
n=315
1:1
B/F/TAF Placebo QD
DTG/ABC/3TC QD
Study 1489
Ra
nd
om
ize
d
Do
ub
le-
Blin
d
Ra
nd
om
ize
d
Do
ub
le-
Blin
dB/F/TAF QD
DTG + FTC/TAF Placebo QD
B/F/TAF Placebo QD
DTG + FTC/TAF QD
B/F/TAF QD
Open-label
B/F/TAF QD
Open-label
B/F/TAF QD
Open-label
B/F/TAF QD
Week 0 48 24096 192144
Week 0 48 24096
Primary Endpoint
Secondary Endpoint
192144Open-label*
Extension Phase
Open-label
B/F/TAF QD
Secondary Endpoint
Primary Endpoint
SecondaryEndpoint
Open-label*
Extension PhaseSecondaryEndpoint
Primary and secondary endpoints:
HIV-1 RNA
‡
24
Pooled 1489 & 1490: B/F/TAF in ART-Naïve Adults
Changement de poids à 144 sem
Week Week
+4.4 kg+5.0 kg
+3.5 kg+4.1 kg
Med
ian
Weig
ht
Ch
an
ge,
kg
(Q
1, Q
3)
Study 1489 Study 1490
Participants, %
Study 1489 Study 1490
B/F/TAF
n=314
DTG/ABC/3TC
n=315
B/F/TAF
n=320
DTG + F/TAF
n=325
≥5% weight gain 52 48 53 55
≥10% weight gain 29 25 30 32
Weight loss or no change from baseline 24 26 21 22
Conclusion : changement de poids similaire BIC = DLG
Orkin C, et al. EACS 2019. Basel, Switzerland. PE3/14
NA-ACCORD (Canada -USA)N : 22 972 (janvier 2007- dec 2016)Analyse multivariée linéaire mixte87% hommes, 41% blancIMC : 25kg/m2
ARV départ (49% INNTI, 31% IP et 20% INI)TDF : presque à 100%CD4 : 308 cell/mm3
Résultat gain pondéral sur 5 ans
INSTI 5.9 kg (4.9, 2 ans)IP : 5.5 kg (4.9, 2 ans)INNTI : 3.7 kg (3.1, 2 ans)
*Ajusté : âge, race, site, année acquisition VIH,année début ARV, poids départ, CV et CD4
Résultat gain pondéral sur 2 ans
DLG 7.2 kg RAL : 5.8 kg EVG : 4.1 kg
INSTI>IP>INNTI DLG>RAL>EVG
2003 à 2019,>5000 participants et 10 000 personne suivi-annéeSuivi : 96-144 sem
INSTI>IP>INNTIDTG-BIC>RAL>EGV
RPV ?
TAF>TDF et ABC
FEMME > HOMMENOIRE > BLANCFemmes noires > femmes blanchesHommes noires > hommes blancs
Variable OR (95% CI) P Value
CD4 count (
N : 1152 Patients Naïfs ARV Suivi : janvier 2007-janvier 2016Vanderbilt Comprehensive Care ClinicAnalyse multivariée linéaire mixte
86% Hommes49% BlancIMC : 25.1kg/m2
Âge : 35 ansINSTI : 30.5%, IP : 39.4% et INNTI : 30.1%TDF : presque à 100%CD4 : 318 cell/mm3
Résultat gain pondéral sur 18 mois :DLG : 6 kg vs INNTI : 2.6 kg (p〈 .05)Et EVG : 0.5 kg (p〈 .05)
VS IP : 4.1 kg, vs RTG : 3.4 kg
(p〈 .05)
Bourgi K et al.Greater Weight Gain in Treatment-naive Persons Starting Dolutegravir-based Antiretroviral Therapy.
Clinical Infectious Diseases, 2020;70(7) : 1267–1274.
Doravirine et changement de poids ?
▪ Post hoc, pooled data from 3 phase II/III trials assessing DOR in treatment-naive patients
‒ MK-1439A P007: DOR 100 mg QD vs EFV 600 mg QD, each with FTC/TDF
‒ Patients taking other DOR doses excluded from current analysis
‒ DRIVE-FORWARD: DOR 100 mg QD vs DRV 800 mg + RTV 100 mg QD, each with either FTC/TDF or ABC/3TC
‒ DRIVE-AHEAD: DOR/3TC/TDF vs EFV/FTC/TDF
▪ Analyses and endpoints
‒ Changes from baseline in body weight
‒ Weight gain ≥ 10% from baseline
‒ BMI class increase: underweight/ normal to overweight/obese or overweight to obese
Orkin. EACS 2019. Abstr PS3/2. Slide credit: clinicaloptions.com
http://www.clinicaloptions.com/
Weight and BMI Changes With DOR in Treatment-Naive Patients: Change in Body Weight From Baseline
Orkin. EACS 2019. Abstr PS3/2. Reproduced with permission. Slide credit: clinicaloptions.com
Me
an Δ
in B
od
y W
eig
ht
Fro
m B
L, k
g (9
5%
CI)
Wk 48 Wk 96
4
3
2
1
01.7 1.4 0.6
2.4
1.8 1.6
Me
dia
n Δ
in B
od
y W
eig
ht
Fro
m B
L, k
g (I
QR
)
Wk 48 Wk 96
6
3
21
01.0 0.6 0 1.5 0.7 1.0
5
4
-3-2
-1
Combined DOR DRV + RTV Combined EFV
http://www.clinicaloptions.com/
Weight and BMI Changes With DOR in Treatment-Naive Patients: Summary of Weight Change Category
Orkin. EACS 2019. Abstr PS3/2. Reproduced with permission. Slide credit: clinicaloptions.com
100
80
60
40
20
0
Par
tici
pan
ts (
%)
Combined DOR
DRV + RTV Combined EFV
68.2
17.4
14.3
67.2
16.8
16.0
68.0
17.7
14.4
Wk 96
100
80
60
40
20
0
Par
tici
pan
ts (
%)
Combined DOR
DRV + RTV Combined EFV
73.5
17.4
9.1
76.9
13.3
9.8
79.4
12.9
7.7
Wk 48
< 5% ≥ 5% to < 10% ≥ 10%Weight Δ
Participants, %
Study 1489 Study 1490
B/F/TAF
n=314
DTG/ABC/3TC
n=315
B/F/TAF
n=320
DTG + F/TAF
n=325
≥5% weight gain 52 48 53 55
≥10% weight gain 29 25 30 32
Weight loss or no change from baseline 24 26 21 22
144 semaines
http://www.clinicaloptions.com/
Weight and BMI Changes With DOR in Treatment-Naive Patients: Shift in BMI Class at Wk 96
Starting BMI Class and ARVsWk 96 BMI Class, n (%)
Underweight Normal Overweight Obese
Underweight ▪ DOR (n = 24)▪ DRV + RTV (n = 11)▪ EFV (n = 19)
13 (54.2)7 (63.6)8 (42.1)
10 (41.7)4 (36.4)
10 (52.6)
000
1 (4.2)0
1 (5.3)
Normal ▪ DOR (n = 377)▪ DRV + RTV (n = 140)▪ EFV (n = 211)
7 (1.9)4 (2.9)3 (1.4)
301 (79.8)108 (77.1)172 (81.5)
65 (17.2)26 (18.6)35 (16.6)
4 (1.1)2 (1.4)1 (0.5)
Overweight ▪ DOR (n = 200)▪ DRV + RTV (n = 91)▪ EFV (n = 93)
000
21 (10.5)10 (11.0)15 (16.1)
140 (70.0)68 (74.7)65 (69.9)
39 (19.5)13 (14.3)13 (14.0)
Obese ▪ DOR (n = 76)▪ DRV + RTV (n = 26)▪ EFV (n = 39)
000
01 (3.8)
0
8 (10.5)9 (34.6)3 (7.7)
68 (89.5)16 (61.5)36 (92.3)
Slide credit: clinicaloptions.comOrkin. EACS 2019. Abstr PS3/2.
http://www.clinicaloptions.com/
DRIVE-SHIFT: Study Design
▪ International, randomized, open-label phase III noninferiority study[1,2]
1. Kumar. AIDS 2020. Abstr OAB0605. 2. Johnson. JAIDS. 2019;81:463. Slide credit: clinicaloptions.com
Baseline ART†
(n = 223)
Wk 48Wk 24
*DOR/3TC/TDF dosing: 100/300/300 mg QD. †2 NRTIs + boosted PI (ATV, DRV, or LPV), EVG/COBI, or NNRTI (EFV, NVP, or RPV).
DOR/3TC/TDF*(n = 209)
DOR/3TC/TDF*(n = 447)
DOR/3TC/TDF*(n = 427)
Adults with HIV-1 RNA < 40 c/mL, stable ART for ≥ 6 mos, and eGFR ≥ 50 mL/min; no prior
VF or resistance to study drugs
(N = 670)
Wk 144
DOR/3TC/TDF*
DOR/3TC/TDF*
Base Study Extension Phase
▪ Primary endpoint: HIV-1 RNA < 50 copies/mL at Wk 48 in immediate switch arm vs Wk 24 in delayed switch arm[2]
http://www.clinicaloptions.com/
DRIVE-SHIFT: Post-Switch Mean Weight Change
Kumar. AIDS 2020. Abstr OAB0605. Reproduced with permission. Slide credit: clinicaloptions.com
*Adjusted for weight at switch, race (black vs nonblack), ethnicity (Hispanic vs other), sex, age, BL CD4+ cell count, and HIV-1 RNA.
Mean Weight Δ,* kg (95% CI)
Immediate Switch
Delayed Switch
Wk 240.7
(0.4 to 0.9)NA
Wk 480.7
(0.4 to 1.1)0.5
(0 to 1.0)
Wk 961.1
(0.7 to 1.6)0.8
(0.2 to 1.5)
Wk 1441.4
(0.8 to 1.9)1.2
(0.4 to 2.0)
Wk
Immediate Switch
Delayed Switch
Me
an W
eig
ht
Δ,*
kg
(95
% C
I)
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.5
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
-0.51440 4 12 2428 36 48 64 80 96 112 128
http://www.clinicaloptions.com/
DRIVE-SHIFT: Post-Switch Mean Weight Change by Demographic Subgroup or Previous ART Regimen
1.38 (0.83 to 1.93)1.42 (0.86 to 1.97)1.20 (0.55 to 1.84)1.41 (0.73 to 2.10)1.38 (0.83 to 1.93)1.62 (1.00 to 2.23)1.32 (0.77 to 1.87)1.41 (0.85 to 1.96)1.45 (0.84 to 2.05)0.79 (-0.01 to 1.59)
1.23 (0.44 to 2.01)1.26 (0.48 to 2.05)1.04 (0.18 to 1.90)1.26 (0.38 to 2.14)1.22 (0.44 to 2.01)1.46 (0.63 to 2.29)1.16 (0.38 to 1.95)1.25 (0.46 to 2.04)1.29 (0.47 to 2.11)0.63 (-0.35 to 1.61)
Kumar. AIDS 2020. Abstr OAB0605. Reproduced with permission. Slide credit: clinicaloptions.com
Immediate Switch (Wk 0 to Wk 144)
Delayed Switch (Wk 24 to Wk 144)
Mean (95% CI)* Mean (95% CI)*
OverallMale
FemaleBlack
NonblackHispanic/LatinoOther ethnicity
BL boosted PIBL NNRTI
BL boosted INSTI
*Adjusted for weight at switch, race (black vs nonblack), ethnicity (Hispanic vs other), sex, age, BL CD4+ cell count, and HIV-1 RNA.
-2.5 --1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.5-2.5
http://www.clinicaloptions.com/
Slide credit: clinicaloptions.comKumar. AIDS 2020. Abstr OAB0605. Reproduced with permission.
DRIVE-SHIFT: Post-Switch Percent Weight Change
100
80
60
40
20
0
Par
tici
pan
ts (
%)
Immediate Switch Delayed Switch
43.9
17.9
8.4
38.4
20.3
7.9100
80
60
40
20
0
Par
tici
pan
ts (
%)
Immediate Switch Delayed Switch
43.8
9.42.6
49.5
8.42.5
24 Wks Post Switch Wk 144*
≤ 0% > 0% to < 5% 5% to < 10%Weight Gain ≥ 10%
*144 wks (~ 2.8 yrs) from switch in immediate switch arm vs 120 wks (~ 2.3 yrs) from switch in delayed switch arm.
44.3 39.6
29.933.3
70%< 5%
http://www.clinicaloptions.com/
The DXA scans demonstrate that
LBM appears unaffected by TDF/FTC
and that total weight differences are
driven by changes in fat.
There was clear gain of fat mass in
association with weight gain in the
placebo group, whereas it appears
that TDF/FTC may lead to a short-
term decrease in weight and fat mass.
Fat loss with TDF/FTC appears to
occur proportionally between trunk
and limbs. Further, the effect is
transient even at visits with drug
detected, so falling adherence is a
less likely explanation.
Overall, our data provide no evidence
of selective peripheral fat loss.
However, with few scans after week
48, longterm trends are difficult to
discern. The data do not suggest that
fat loss is associated with the
transient nausea reported with
TDF/FTC. Our DXA results do not
allow assessment of more subtle fat
changes such as changes in facial fat
or subcutaneous vs visceral
abdominal fat.
Weight Gain in PrEP Trials
*p
OPERA: Weight Change With Switch From TDF to TAF While Maintaining Other ARVs by Specific INSTI Anchor
Mallon. AIDS 2020. Abstr OAB0604. Slide credit: clinicaloptions.com
Estimated Weight Δ by Time From TDF to TAF Switch, kg/yr (95% CI)
EVG/c(n = 2389)
DTG(n = 643)
RAL(n = 249)
All INSTIs(n = 3281)
-60 to 0 mos0.71
(0.53 to 0.90)0.73
(0.34 to 1.11)-0.44
(-0.79 to -0.08)0.42
(0.26 to 0.59)
0 to 9 mos2.51
(2.05 to 2.96)2.38
(1.64 to 3.13)1.80
(0.57 to 3.03)2.64
(2.26 to 3.01)
9+ mos0.36
(0.12 to 0.61)-0.18
(-0.64 to 0.28)0.63
(-0.20 to 1.46)0.29
(0.08 to 0.51)
http://www.clinicaloptions.com/
OPERA: Weight Change With Switch From TDF to TAF While Also Switching to INSTIs
Mallon. AIDS 2020. Abstr OAB0604.
Slide credit: clinicaloptions.com
Estimated Weight Δ by Time From TDF to TAF Switch, kg/yr (95% CI)
EVG/c(n = 1120)
DTG(n = 174)
BIC(n = 129)
-60 to 0 mos0.24
(0.04 to 0.43)0.22
(-0.08 to 0.52)0.01
(-0.38 to 0.39)
0 to 9 mos2.55
(1.86 to 3.24)3.09
(1.26 to 4.93)4.47
(0.81 to 8.13)
9+ mos0.26
(-0.10 to 0.61)-0.23
(-1.62 to 1.16)-9.97
(-23.79 to 3.85)
During first 9 mos post switch, estimated rates of weight gain ranged from 1.80-4.47 kg/yr across regimens
Increase in predicted weights slowed or plateaued after first 9 mos post switch; insufficient data for switch to BIC past this time frame
Study investigators suggest that data support TAF as an independent contributor to weight gain in PWH switching ART
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43 Conclusion : gain de poids
Être au fait des études actuelles
(ADVANCE -ÉTUDES RANDOMISÉES-COHORTES)
Identifier les antirétroviraux les plus à risque
INSTI vs EFV
BIC = DLG > RAL > EVG
Ténofovir AF > ténofovir DF (patient VIH+)
Rilpivirine > efavirenz (?)
Doravirine (?)
Reconnaître les facteurs de risque associés au gain de poids : CV élevée, CD4 faible, femmes, noires
44 Conclusion
Questions
Retour à la santé vers l’obésité ?
Mécanisme ?
Effet de perte de poids de certains agents ?
Effets à long terme ?
Réversible ?
Beaucoup reste à comprendre
INSTI et TAF (premiers choix lignes directrices)
Counselling et gestion du gain pondéral
45
Post test
46 Réponses au test
Selon les données d’études randomisées et de cohorte, lequel des énoncés suivants est faux?
1. On démontre un gain de poids plus important entre dolutégravir comparé à l’éfavirenz dans l’étude randomisée ADVANCE.
2. Un gain de poids similaire est observé entre le dolutégravir et le bictégravir dans l’étude randomisée de GILEAD 1489-90.
3. Le gain de poids avec les INNTI est plus important que les inhibiteurs de l’intégrase (INSTI) dans l’étude observationnelle NA-ACCORD. (diapos 18, 23 et 25)
47
♀ origine africaine. Sur Atripla, indétectable, sans traitement depuis 5 ans. Hospit pour PPJ. Pèse 47kg et IMC de 19. CV de 250 000 copie/ML et CD4 à 90 cell/mm3. Un traitement avec BICTARVY est débuté. Quels sont ses facteurs de risque de prise du poids ?
1. Femme, noire, petit poids (faible IMC).
2. Femme, noire, petit poids (faible IMC), avec une charge virale indétectable dans le passé.
3. Femme, noire, petit poids (faible IMC), CV élevée et présence d’une infection opportuniste.
4. Femme, noire, petit poids (faible IMC), CV élevée, CD4 faibles. (diapos 18 et 26)
48
En se basant sur les données de gain de poids avec le ténofovir DF et AF, lequel des énoncés suivants est vrai ?
1. On observe un gain de poids plus important chez l’homme et la femme avec Dolutégravir + (ténofovir DF/FTC) vs Dolutégravir + (ténofovir AF/FTC).
2. Une perte de poids est observée dans les 9 premiers mois après un switch de ténofovir DF vers le ténofovir AF.
3. L’étude de PrEP montre un gain de poids de 1kg avec ténofovir TAF à 48 semaines avec l’étude DISCOVER. (diapos 19, 26, 40, 41 et 42)
49 La doravirine a été associée à...
1. En initiation de traitement, après 96 semaines, à un gain de poids de 2.4 Kg. (diapos 29, 30 et 33)
2. En switch, à un gain de poids de 5 kg après 144 semaines.
3. Les deux énoncés sont vrais.
Autres références consultées en plus des études citéesKoethe JR. AIDS Res Hum Retroviruses 2016;32(1):50-58. Achhra AC et al. HIV Med. 2016;17(4):255-268. Bakal DR et al. J Antimicrob Chemother 2018;73(8):2177-2185. Leite LM et al. Nutr Hosp 2010;25(4):635-40. Mave V et al. J infect Dis 2016: 214(1):65-72. Yuh B et al. Clin Infect Dis 2015:60:1852-1959. Madec Y et al. AIDS 2009;23:853-861.
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