MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2118856136 · doi:10.1155/2012/256982

The Impact of HIV Genetic Polymorphisms and Subtype Differences on the Occurrence of Resistance to Antiretroviral Drugs

2012· article· en· W2118856136 sur OpenAlexafffund
Mark A. Wainberg, Bluma Brenner

Notice bibliographique

RevueMolecular Biology International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Foundation for AIDS Research
Mots-clésDrug resistanceMedicineAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)Affect (linguistics)DrugAntiretroviral drugResistance (ecology)PhenotypeResistance mutationGeneticsVirologyImmunologyViral loadBiologyPharmacologyGeneReverse transcriptase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vast majority of reports on drug resistance deal with subtype B infections in developed countries, and this is largely due to historical delays in access to antiretroviral therapy (ART) on a worldwide basis. This notwithstanding the concept that naturally occurring polymorphisms among different non-B subtypes can affect HIV-1 susceptibility to antiretroviral drugs (ARVs) is supported by both enzymatic and virological data. These findings suggest that such polymorphisms can affect both the magnitude of resistance conferred by some major mutations as well as the propensity to acquire certain resistance mutations, even though such differences are sometimes difficult to demonstrate in phenotypic assays. It is mandatory that tools are optimized to assure accurate measurements of drug susceptibility in non-B subtypes and to recognize that each subtype may have a distinct resistance profile and that differences in resistance pathways may also impact on cross-resistance and the choice of regimens to be used in second-line therapy. Although responsiveness to first-line therapy should not theoretically be affected by considerations of viral subtype and drug resistance, well-designed long-term longitudinal studies involving patients infected by viruses of different subtypes should be carried out.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,281 · 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'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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Biology InternationalMême sujetHIV/AIDS drug development and treatmentTravaux en français237 207