Setting Research Priorities to Reduce Almost One Million Deaths from Birth Asphyxia by 2015
Notice bibliographique
Résumé
Background World Health Organization (WHO) guidelines for monitoring HIV-infected individuals taking combination antiretroviral therapy (cART) in resource-limited settings recommend using CD4þ T cell (CD4) count changes to monitor treatment effectiveness. In practice, however, falling CD4 counts are a consequence, rather than a cause, of virologic failure. Adherence lapses precede virologic failure and, unlike CD4 counts, data on adherence are immediately available to all clinics dispensing cART. However, the accuracy of adherence assessments for predicting future or detecting current virologic failure has not been determined. The goal of this study therefore was to determine the accuracy of adherence assessments for predicting and detecting virologic failure and to compare the accuracy of adherence-based monitoring approaches with approaches monitoring CD4 count changes. Methodology and Findings We conducted an observational cohort study among 1,982 of 4,984 (40%) HIV-infected adults initiating non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor-based cART in the Aid for AIDS Disease Management Program, which serves nine countries in southern Africa. Pharmacy refill adherence was calculated as the number of months of cART claims submitted divided by the number of complete months between cART initiation and the last refill prior to the endpoint of interest, expressed as a percentage......Conclusions Pharmacy refill adherence assessments were as accurate as CD4 counts for detecting current virologic failure in this cohort of patients on cART and have the potential to predict virologic failure before it occurs. Approaches to cART scale-up in resource-limited settings should include an adherence-based monitoring approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,175 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».