Alcohol Consumption, Progression of Disease and Other Comorbidities, and Responses to Antiretroviral Medication in People Living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
The present paper describes the possible connection between alcohol consumption and adherence to medicine used to treat human deficiency viral (HIV) infection. Highly active antiretroviral therapy (HAART) has a positive influence on longevity in patients with HIV, substantially reducing morbidity and mortality, including resource-poor settings such as South Africa. However, in a systematic comparison of HAART outcomes between low-income and high-income countries in the treatment of HIV-patients, mortality was higher in resource-poor settings. Specifically, in South Africa, patients often suffer from concomitant tuberculosis and other infections that may contribute to these results. Alcohol influences the use of medicine for opportunistic infections (e.g., pneumonia, tuberculosis), or coinfections HIV-hepatitis viruses-B (HBV) and C (HCV), cytomegalovirus, or herpes simplex virus. Furthermore, alcohol use may negatively impact on medication adherence contributing to HIV progression. The materials used provide a data-supported approach. They are based on analysis of published (2006-2011) world literature and the experience of the authors in the specified topic. Intended for use by health care professionals, these recommendations suggest approaches to the therapeutic and preventive aspects of care. Our intention was to fully characterize the quality of evidence supporting recommendations, which are reflecting benefit versus risk, and assessing strength or certainty.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».