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Enregistrement W2120436172 · doi:10.1111/irv.12176

Detection and management of antiviral resistance for influenza viruses

2013· review· en· W2120436172 sur OpenAlexaff
Guy Boivin

Notice bibliographique

RevueInfluenza and Other Respiratory Viruses · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZanamivirOseltamivirNeuraminidaseVirologyNeuraminidase inhibitorContext (archaeology)VirusResistance mutationInfluenza A virusPandemicMicrobiologyBiologyMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)RNAGeneReverse transcriptaseDiseaseGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuraminidase inhibitors (NAIs) are first-line agents for the treatment and prevention of influenza virus infections. As for other antivirals, the development of resistance to NAIs has become an important concern particularly in the case of A(H1N1) viruses and oseltamivir. The most frequently reported change conferring oseltamivir resistance in that viral context is the H275Y neuraminidase mutation (N1 numbering). Recent studies have shown that, in the presence of the appropriate permissive mutations, the H275Y variant can retain virulence and transmissibility in some viral backgrounds. Most oseltamivir-resistant influenza A virus infections can be managed with the use of inhaled or intravenous zanamivir, another NAI. New NAI compounds and non-neuraminidase agents as well as combination therapies are currently in clinical evaluation for the treatment for severe influenza infections.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,345
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,132 · 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

Citations55
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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