Oral Antiretroviral Drugs as Public Health Tools for HIV Prevention: Global Implications for Adherence, Drug Resistance, and the Success of HIV Treatment Programs
Notice bibliographique
Résumé
Recent data from studies on treatment as prevention (TasP) and preexposure prophylaxis (PrEP) show that antiretroviral drugs can be used in prevention, as well as in treatment. The movement from first-generation antiretroviral therapy (ART) coformulations based on thymidine analogues to second-generation ART coformulations based on tenofovir may coincide with future prevention strategies that also use tenofovir/emtricitabine, raising concerns regarding drug resistance. In published studies, failure of prophylaxis was associated with poor adherence and low plasma drug levels. Although rates of drug resistance in cases of failed prevention was low, regular human immunodeficiency virus (HIV) testing was undertaken in these clinical trials. Although legitimate concerns exist about ART adherence and drug resistance associated with PrEP and TasP in real-world settings, efforts to curb the continuing HIV epidemic through use of these novel prevention strategies should move forward because the development and approval of newer drugs reserved for prevention might take many more years. Efforts must be made to monitor ART adherence and to intervene through counseling and other means in order to optimize adherence and retention in care, whenever necessary. Finally, further research involving the generalized epidemic is needed to determine when suboptimal drug use may occur and when regular testing and monitoring of the long-term consequences of ART use may not be routine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».