Stochastic Analysis of Pre- and Postexposure Prophylaxis against HIV Infection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The events that occur following HIV exposure, preceding any detectable infection, are difficult to study experimentally. However, there is considerable evidence that these events can be influenced by the action of antiretroviral drugs, taken either as pre- or postexposure prophylaxis (PrEP and PEP, respectively). We present simple theoretical models of HIV dynamics immediately following exposure, and apply these models to understanding how drug prophylaxis can act to reduce the risk of infection. Because HIV infection following exposure is a relatively rare event, we work with stochastic models which we base on continuous-time branching processes, allowing us to compute the risk of infection under different scenarios. We obtain analytical solutions for viral extinction probabilities, allowing us to avoid extensive computer simulations. We predict in the case of PrEP that reverse transcriptase inhibitors should be somewhat more effective than protease inhibitors and also that single drugs should be nearly as effective as a combination approach. We then model viral dynamics under PEP and find that fast initiation of therapy is essential for risk reduction. However, we predict that a two-week PEP regimen would be nearly as effective as the current recommendation of four weeks of therapy. Our work provides a coherent platform for studying the early dynamics of HIV and indicates possible directions for experimental and theoretical work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle