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Enregistrement W2132377490 · doi:10.1371/journal.pmed.1000389

Setting Research Priorities to Reduce Almost One Million Deaths from Birth Asphyxia by 2015

2011· article· en· W2132377490 sur OpenAlexaff
Joy E Lawn, Rajiv Bahl, Staffan Bergström, Zulfiqar A. Bhutta, Gary L. Darmstadt, Matthew Ellis, Mike English, Jennifer J. Kurinczuk, Anne CC Lee, Mario Merialdi, Mohamed Mohamed, David Osrin, Robert Pattinson, Vinod K. Paul, Siddarth Ramji, Ola Didrik Saugstad, Lyn M. Sibley, Nalini Singhal, Steven N. Wall, Dave Woods, John Wyatt, Kit Yee Chan, Igor Rudan

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWellcome TrustWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésAsphyxiaMedicineEnvironmental healthDemographyPediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,175
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,199
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1750,199
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0120,006
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0050,016
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,005

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.

Tête enseignante Opus0,268
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,177 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
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

Citations368
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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