Free Content Making a working clinical diagnosis of HIV infection in infants in Zimbabwe

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Abstract:

Summary Objectives  Clinical algorithms can be helpful in decisions about treatment and feeding options in infancy, but have had limited exposure to real data. This analysis uses data from a large clinical trial to test such algorithms, and thereby develop a successor which performs usefully in poor countries with high HIV-prevalence. Methods  The ZVITAMBO trial followed 14 110 mother-baby pairs through infancy. 32% of mothers were HIV-positive. Infants were HIV tested regularly using DNA PCR. Clinical signs were evaluated in terms of identifying HIV-infection at 6 weeks, 6 and 12 months, using Zimbabwean, South African, and WHO generic adaptations of the WHO integrated management of childhood illness HIV algorithm. A modification, in which HIV-exposed infants are first divided into being at least or less than median weight-for-age, was derived and evaluated. Results  At 6 weeks 65% of all infected babies are less than median weight-for-age. Adding at least two clinical signs reduces sensitivity to 20% but those identified are 1.5 (95% CI 1.1–2.1) times more likely to die by 6 months than other infected infants. At 6 months, 86% of uninfected babies of HIV-infected mothers can be identified by selecting those whose weight is greater than median or, if less than median, who exhibit <2 clinical signs. Conclusions  In poor settings a simple clinical algorithm can identify children with probable HIV infection, especially those at risk of early death, who can then be referred for further testing and care, including highly active antiretroviral therapy. Most infants who are HIV-uninfected can be identified at 6 months and provided with support to maintain infection-free survival, including focussed infant-feeding counselling.

French
Objectifs: 

Développer un nouvel algorithme clinique d’aide aux décisions sur les traitements et les options d’alimentation chez les nourrissons, qui fonctionne effectivement dans les conditions à pauvres ressources avec une haute prévalence du VIH. Méthodes: 

Cette analyse utilise des données provenant de l’étude ZVITAMBO, qui a suivi 14110 paires mère-enfant durant la petite enfance. 32% des mères étaient VIH séropositives. Les nourrissons ont été testés régulièrement pour le VIH en utilisant la PCR de l’ADN. Les signes cliniques ont étéévalués en termes d’identification de l’infection VIH à 6 semaines, 6 et 12 mois, à l’aide des adaptations zimbabwéennes, sud africaines et génériques OMS de l’algorithme VIH de la stratégie PCIME de l’OMS. Une modification dans laquelle les nourrissons exposés au VIH sont d’abord divisés en ÿ ou en < poids pour l’âge médian, a été dérivée et évaluée. Résultats: 

A 6 semaines, 65% de tous les bébés infectés sont de poids < poids pour l’âge médian. L’ajout d’au moins 2 signes cliniques réduit la sensibilitéà 20%, mais ceux identifiés sont 1,5 (IC95%: 1,1-2,1) fois plus susceptibles de mourir à 6 mois comparés aux autres nourrissons infectés. A 6 mois, 86% des bébés non infectés de mères infectées par le VIH peuvent être identifiés en sélectionnant ceux dont le poids est > poids médian ou, dont le poids < poids médian mais qui présentent moins de 2 signes cliniques. Conclusions: 

Dans les circonstances à pauvres ressources un algorithme clinique simple peut identifier les enfants ayant une infection probable par le VIH, en particulier ceux à risque de décès prématuré, qui peuvent alors être référés pour d’autres tests et soins, y compris le traitement HAART. La plupart des enfants non infectés par le VIH peuvent être identifiés à 6 mois et offert un soutien pour maintenir une survie dénuée d’infection, y compris un conseil ciblé d’alimentation du nourrisson.

Keywords: IMCI; PCIME; VIH; diagnosis; diagnostic; diagnóstico; human immunodeficiency virus; infant; integrated management of childhood illness; mortalité infantile; niño

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1111/j.1365-3156.2008.02178.x

Affiliations: 1:  ZVITAMBO Project, Borrowdale, Harare, Zimbabwe 2:  University of Zimbabwe College of Health Sciences, Harare, Zimbabwe 3:  Bill & Melinda Gates Foundation, Seattle, WA, USA 4:  Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Department of International Health, Baltimore, MD, USA

Publication date: December 1, 2008

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