Notice bibliographique
Résumé
Sir—We thank Lawn et al. [1] for their comments regarding our meta-analysis of antiretroviral therapy programs in resource-poor settings [2]. Although we agree that use of viral load suppression provides a limited outcome assessment of any antiretroviral treatment program, our analysis was limited at the time by a paucity of data on other outcomes from low-income countries. Our intention was to perform meta-analyses on as many outcome measures as had data available and to broadly compare aspects of treatment programs. Table 1 in our article [2] displays the outcome data that were available for the 10 studies, and includes data on probability of survival or probability of an AIDS-free event. This measure was available for only 5 of the 10 studies, however, and the data were reported at different timepoints in different studies—facts which essentially prohibited a meaningful meta-analysis of this outcome measure. Although viral load suppression is just one component of program success, it demonstrates drug efficacy and also (importantly, in our view) demonstrates that doubts regarding capacity to deliver antiretrovirals or the ability of persons to adhere to medications in poor countries are not justified—these are not the major obstacles to effective HIV care. In the past, such misconceptions caused significant delays in the international community's response to the HIV/AIDS epidemic in low- and middle-income countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,104 | 0,066 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».