Interactions between antifungal and antiretroviral agents
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE OF THE FIELD: Since the advent of combination antiretroviral therapy, the incidence of opportunistic infections has declined and the life expectancy of HIV-infected people has significantly increased. However, opportunistic infections, including fungal diseases, remain a leading cause of hospitalizations and mortality in HIV-infected people. With the availability of several new antiretroviral and antifungal agents, drug-drug interactions emerge as a potential safety concern. AREAS COVERED IN THIS REVIEW: Relevant literature was identified using a Medline search of articles published up to March 2010 and a review of conference abstracts. Search terms included HIV, antifungal agents and drug interactions. Original papers and relevant citations were considered for this review. WHAT THE READER WILL GAIN: Readers will gain an understanding of the pharmacokinetic properties of antiretroviral and antifungal agents, and insight into significant drug-drug interactions which may require dosage adjustments or a change in therapy. TAKE HOME MESSAGE: Azole antifungal drugs, with the exception of fluconazole, pose the greatest risk of two-way interactions with antiretroviral drugs through CYP450 enzymes effects. Limited studies suggest the risk of interactions between antiretroviral drugs and echinocandins is much lower. The combination of tenofovir and amphotericin B should be used with caution and close monitoring of renal function is required.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».