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Enregistrement W2000253496 · doi:10.1111/j.1468-1293.2006.00351.x

Analysis of genotypic and phenotypic clinical cut‐off levels for ritonavir‐boosted saquinavir

2006· review· en· W2000253496 sur OpenAlexaff
Andrew Hill, Sharon Walmsley, Bonaventura Clotet, José Moltó

Notice bibliographique

RevueHIV Medicine · 2006
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaquinavirMedicineRitonavirGenotypeInternal medicineCohortClinical trialDrug resistanceProtease inhibitor (pharmacology)OncologyProspective cohort studyPharmacologyViral loadHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyAntiretroviral therapyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for new, clinically relevant interpretation algorithms for genotypic and phenotypic resistance for ritonavir-boosted saquinavir (SQV/r) at the current approved dosage [1000/100 mg twice a day (bid)]. Clinical cut-off levels, which correlate baseline measures of resistance with HIV RNA responses in large cohorts or clinical trials, are the ideal reference for developing such algorithms. Cut-off levels previously developed for unboosted saquinavir may no longer apply, as the plasma drug levels with SQV/r are significantly higher and may be able partially to overcome protease inhibitor-resistant HIV. Clinical cut-off levels for SQV/r, assessed in several cohort studies and clinical trials, also suggest that multiple genotypic mutations are required for complete loss of virological response. For phenotypic analysis of resistance, saquinavir cut-off levels 10-11-fold higher than the wild-type IC50 have best distinguished responders from non-responders in cohort studies. Using Virtual Phenotype, a 12.3-fold upper cut-off level was determined from analysis of large cohort databases. These genotypic and phenotypic algorithms need to be validated in larger prospective studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,303 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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