Cost-Effectiveness of Antiretroviral Therapy for Multidrug-Resistant HIV: Past, Present, and Future
Notice bibliographique
Résumé
In the early years of the highly active antiretroviral therapy (HAART) era, HIV with resistance to two or more agents in different antiretroviral classes posed a significant clinical challenge. Multidrug-resistant (MDR) HIV was an important cause of treatment failure, morbidity, and mortality. Treatment options at the time were limited; multiple drug regimens with or without enfuvirtide were used with some success but proved to be difficult to sustain for reasons of tolerability, toxicity, and cost. Starting in 2006, data began to emerge supporting the use of new drugs from the original antiretroviral classes (tipranavir, darunavir, and etravirine) and drugs from new classes (raltegravir and maraviroc) for the treatment of MDR HIV. Their availability has enabled patients with MDR HIV to achieve full and durable viral suppression with more compact and cost-effective regimens including at least two and often three fully active agents. The emergence of drug-resistant HIV is expected to continue to become less frequent in the future, driven by improvements in the convenience, tolerability, efficacy, and durability of first-line HAART regimens. To continue this trend, the optimal rollout of HAART in both rich and resource-limited settings will require careful planning and strategic use of antiretroviral drugs and monitoring technologies.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».