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Enregistrement W1991321549 · doi:10.1086/499525

Reply to Lawn and Wood

2006· article· en· W1991321549 sur OpenAlexaff
Robert Colebunders, Allan Ronald, Elly Katabira, Merle A. Sande

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Abuse and Related Trauma
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLawnMedicineEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sir—We agree with Lawn and Wood [1] that patients should be enrolled earlier into antiretroviral treatment (ART) programs. This will benefit HIV-infected individuals and speed up the antiretroviral “rollout” process. Starting ART before patients develop opportunistic infections prevents unnecessary deaths, reduces drug interactions between the antiretrovirals and other drugs, and probably decreases the incidence of immune reactivation inflammatory syndrome. The cost of these complications with their attendant hospitalization is substantial, and these resources are better used for ART. To start ART earlier, CD4+ lymphocyte counts must be available on a larger, decentralized scale. This will require cheaper and simpler methods for testing CD4+ lymphocyte counts. Ideally, measurement of CD4+ lymphocyte counts should be offered at voluntary counseling and testing sites, antenatal clinics, and tuberculosis (TB) treatment centers. The fact that, in the South African experience, HIV-seropositive patients with TB had a mean CD4+ lymphocyte count of 65 cells/µL suggests that these patients were referred for ART when both illnesses were far advanced. Diagnostic and treatment delays for TB must be effectively addressed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,311 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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