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Enregistrement W2107220330 · doi:10.1186/1742-4690-10-82

Evolving uses of oral reverse transcriptase inhibitors in the HIV-1 epidemic: from treatment to prevention

2013· review· en· W2107220330 sur OpenAlexafffund
Ravindra K. Gupta, David van de Vijver, Sheetal Manicklal, Mark A. Wainberg

Notice bibliographique

RevueRetrovirology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionWellcome Trust
Mots-clésMedicineDosingTransmission (telecommunications)Treatment as preventionPre-exposure prophylaxisHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyIntensive care medicineDrugImmunologyPharmacologyMen who have sex with menViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The HIV epidemic continues unabated, with no highly effective vaccine and no cure. Each new infection has significant economic, social and human costs and prevention efforts are now as great a priority as global antiretroviral therapy (ART) scale up. Reverse transcriptase inhibitors, the first licensed class of ART, have been at the forefront of treatment and prevention of mother to child transmission over the past two decades. Now, their use in adult prevention is being extensively investigated. We describe two approaches: treatment as prevention (TasP) - the use of combination ART (2NRTI and 1NNRTI) following HIV diagnosis to limit transmission and pre-exposure prophylaxis (PrEP) -the use of single or dual oral agents prior to sexual exposure. Prevention of mother-to-child transmission using NRTI has been highly successful, though does not involve sustained use of NRTI to limit transmission. Despite theoretical and preliminary support for TasP and PrEP, data thus far indicate that adherence, retention in care and late diagnosis are the major barriers to their successful, sustained implementation. Future advances in drug technologies will be needed to overcome the issue of drug adherence, through development of drugs that involve both less frequent dosing as well as reduced toxicity, possibly through specific targeting of infected cells.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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