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Enregistrement W2039692553 · doi:10.1093/cid/civ016

<i>Editorial Commentary</i>: Myocardial Infarction in HIV-Infected Persons: Time to Focus on the Silent Elephant in the Room?

2015· letter· en· W2039692553 sur OpenAlexaff
M. John Gill, Dominique Costagliola

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Myocardial infarctionVirologyFocus (optics)Intensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(See the HIV/AIDS Major Article by Rasmussen et al on pages 1415–23.) The landscape of human immunodeficiency virus (HIV) care shifted dramatically in 1996 with the arrival of new drugs and antiretroviral combinations. Many patients, while living their lives without the risk of AIDS-defining opportunistic infections or cancers, are now starting to experience medical conditions commonly associated with aging. The focus of much of their medical care has now shifted toward comorbidity management and treating the common conditions associated with aging. One area that has attracted intense attention is the high incidence of cardiovascular disease (CVD) being seen in individuals with HIV. HIV cohort studies now are consistently reporting an increased risk for experiencing a myocardial infarction (MI) of 1.5- to 2-fold [1]. Recent articles studying the causes of death in developed-country HIV cohorts have reinforced this concern by reporting that about 10% of deaths in their HIV patients are due to CVD and MI [2, 3]. The pathophysiology of the underlying processes explaining this figure is hotly debated and widely discussed [4]. There is evidence to suggest that HIV infection directly causes both chronic inflammation and lipid disturbances, which may act as an accelerant for incident CVD [4, 5]. A role for individual antiretroviral agents as well as classes of agents, either directly or indirectly through lipid perturbation or inflammation, has also been proposed as a contributing factor [6]. An unfavorable genetic background (in the context of traditional CVD risk factors) and poorly controlled hypertension have also both recently been proposed as contributors to the increased incidence of MI in HIV-infected populations [7, 8]. Intense basic science research and pharmaceutical company attention have been spent on explaining and offering strategies to clinicians for mitigating these risks. One confounding factor in many of the cohort observational studies is the well-known very high rate of tobacco smoking in the HIV-infected population [9]. Due to smoking's strong association with CVD, it has been the proverbial “silent elephant in the room” in any observational study exploring CVD in HIV infection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0340,024
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,011

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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