Antiretroviral Therapy in Prevention of HIV and TB: Update on Current Research Efforts
Notice bibliographique
Résumé
There is considerable scientific evidence supporting the use of antiretroviral therapy (ART) in prevention of human immunodeficiency virus (HIV) and tuberculosis (TB) infections. The complex nature of the HIV and TB prevention responses, resource constraints, remaining questions about cost and feasibility, and the need to use a solid evidence base to make policy decisions, and the implementation challenges to translating trial data to operational settings require a well-organised and coordinated response to research in this area. To this end, we aimed to catalogue the ongoing and planned research activities that evaluate the impact of ART plus other interventions on HIV- and/or TB-related morbidity, mortality, risk behaviour, HIV incidence and transmission. Using a limited search methodology, 50 projects were identified examining ART as prevention, representing 5 regions and 52 countries with a global distribution. There are 24 randomised controlled clinical trials with at least 12 large randomised individual or community cluster trials in resource-constrained settings that are in the planning or early implementation stages. There is considerable heterogeneity between studies in terms of methodology, interventions and geographical location. While the identified studies will undoubtedly advance our understanding of the efficacy and effectiveness of ART for prevention, some key questions may remain unanswered or only partially answered. The large number and wide variety of research projects emphasise the importance of this research issue and clearly demonstrate the potential for synergies, partnerships and coordination across funding agencies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».