Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Although the past 20 years have seen many advances in HIV pharmacotherapy, host variability has only been more recently recognized as an important driver of both treatment response and toxicity. This review will focus on the importance of variability in drug metabolizing enzymes and the potential research and clinical applications of these findings in HIV care. RECENT FINDINGS: The treatment of HIV is complex and involves chronic treatment with multiple drugs and drug classes. Recent research has been important in uncovering genetic differences in drug metabolizing and drug transporter genes, which underpin dose-dependent toxicity and efficacy, but also in genes defining differences in immune response and human leukocyte antigen genes, which restrict processes that are less dependent on the drug dose. SUMMARY: The advancement of pharmacogenetics will continue to further our knowledge of disease-drug interactions and pathogenesis. Ultimately, the goals of pharmacogenetics and pharmacogenomics in HIV medicine will be the development of the right drugs for the right patient or population. The strong association between HLA-B5701 and abacavir hypersensitivity reaction shows promise for a genetic screening test to be feasibly incorporated into clinical practice. The clinical applicability of many findings demonstrating associations between single nucleotide polymorphisms, particularly in drug metabolism and transporter genes and drug efficacy and toxicity, are currently uncertain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».