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Enregistrement W2070055611 · doi:10.1097/tgr.0000000000000002

Cognitive Consequences of Aging With HIV

2014· article· en· W2070055611 sur OpenAlexaff
David E. Vance, Graham J. McDougall, Natalie Wilson, Marcus Otavio Debiasi, Shameka L. Cody

Notice bibliographique

RevueTopics in Geriatric Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)CognitionGerontologyClinical psychologyPsychiatryVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combination active antiretroviral therapy prevents HIV from replicating and ravaging the immune system, thus allowing people to age with this disease. Unfortunately, the synergistic effects of HIV and aging can predispose many to become more at-risk of developing cognitive deficits which can interfere with medical management, everyday functioning, and quality of life. The purpose of this article is to describe the role of cognitive reserve and neuroplasticity on cognitive functioning in those aging with this disease. Specifically, the role of environment and the health of these individuals can compromise cognitive functioning. Fortunately, some cognitive interventions such as prevention and management of co-morbidities, cognitive remediation therapy, and neurotropic medications may be of value in preventing and rehabilitating the cognitive consequences of aging with HIV. Novel approaches such as cognitive prescriptions, transcranial direct stimulation, and binaural beat therapy may also be considered as possible techniques for cognitive rehabilitation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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