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Enregistrement W2109046728 · doi:10.1371/journal.pone.0004724

Drug Resistance Mutations for Surveillance of Transmitted HIV-1 Drug-Resistance: 2009 Update

2009· article· en· W2109046728 sur OpenAlexaff
Diane Bennett, Ricardo Camacho, Dan Oţelea, Daniel R. Kuritzkes, Hervé Fleury, Mark Kiuchi, Walid Heneine, Rami Kantor, Michael R. Jordan, Jonathan Schapiro, Anne‐Mieke Vandamme, Paul Sandstrom, Charles A. Boucher, David van de Vijver, Soo‐Yon Rhee, Tommy F. Liu, Deenan Pillay, Robert W. Shafer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésDrug resistanceHIV drug resistanceResistance mutationDrugMutationVirologyMedicineResistance (ecology)Human immunodeficiency virus (HIV)BiologyGeneticsPharmacologyAntiretroviral therapyGeneViral loadReverse transcriptasePolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Programs that monitor local, national, and regional levels of transmitted HIV-1 drug resistance inform treatment guidelines and provide feedback on the success of HIV-1 treatment and prevention programs. To accurately compare transmitted drug resistance rates across geographic regions and times, the World Health Organization has recommended the adoption of a consensus genotypic definition of transmitted HIV-1 drug resistance. In January 2007, we outlined criteria for developing a list of mutations for drug-resistance surveillance and compiled a list of 80 RT and protease mutations meeting these criteria (surveillance drug resistance mutations; SDRMs). Since January 2007, several new drugs have been approved and several new drug-resistance mutations have been identified. In this paper, we follow the same procedures described previously to develop an updated list of SDRMs that are likely to be useful for ongoing and future studies of transmitted drug resistance. The updated SDRM list has 93 mutations including 34 NRTI-resistance mutations at 15 RT positions, 19 NNRTI-resistance mutations at 10 RT positions, and 40 PI-resistance mutations at 18 protease positions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations960
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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