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Enregistrement W1837196934 · doi:10.7448/ias.18.1.20061

CD4 changes among virologically suppressed patients on antiretroviral therapy: a systematic review and meta‐analysis

2015· review· en· W1837196934 sur OpenAlexaff
Nathan Ford, Kathryn Stinson, Howard B. Gale, Edward J. Mills, Wendy Stevens, M. Pérez González, Jessica Markby, Andrew Hill

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2015
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative Sciences
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineAntiretroviral therapyViral loadMeta-analysisCd4 t cellAdverse effectHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicinePediatricsImmunologyT cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The effectiveness of antiretroviral therapy (ART) is assessed by measuring CD4 cell counts and viral load. Recent studies have questioned the added value of routine CD4 cell count measures in patients who are virologically suppressed. METHODS: We systematically searched three databases and two conference sites up to 31 October 2014 for studies reporting CD4 changes among patients who were on ART and virologically suppressed. No geographic, language or age restrictions were applied. RESULTS AND DISCUSSION: We identified 12 published and 1 unpublished study reporting CD4 changes among 20,297 virologically suppressed patients. The pooled proportion of patients who experienced an unexplained, confirmed CD4 decline was 0.4% (95% CI 0.2-0.6%). Results were not influenced by duration of follow-up, age, study design or region of economic development. No studies described clinical adverse events among virologically suppressed patients who experienced CD4 declines. CONCLUSIONS: The findings of this review support reducing or stopping routine CD4 monitoring for patients who are immunologically stable on ART in settings where routine viral load monitoring is provided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,018
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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