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Enregistrement W2137064842 · doi:10.1186/1742-6405-10-29

Serious Non-AIDS events: Immunopathogenesis and interventional strategies

2013· article· en· W2137064842 sur OpenAlexaff
Denise C. Hsu, Irini Sereti, Jintanat Ananworanich

Notice bibliographique

RevueAIDS Research and Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntensive care medicineDiseaseCoagulopathyPopulationImmunologyNeurocognitiveAntiretroviral therapyHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunodeficiencyImmune systemInternal medicineViral loadPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the major advances in the management of HIV infection, HIV-infected patients still have greater morbidity and mortality than the general population. Serious non-AIDS events (SNAEs), including non-AIDS malignancies, cardiovascular events, renal and hepatic disease, bone disorders and neurocognitive impairment, have become the major causes of morbidity and mortality in the antiretroviral therapy (ART) era. SNAEs occur at the rate of 1 to 2 per 100 person-years of follow-up. The pathogenesis of SNAEs is multifactorial and includes the direct effect of HIV and associated immunodeficiency, underlying co-infections and co-morbidities, immune activation with associated inflammation and coagulopathy as well as ART toxicities. A number of novel strategies such as ART intensification, treatment of co-infection, the use of anti-inflammatory drugs and agents that reduce microbial translocation are currently being examined for their potential effects in reducing immune activation and SNAEs. However, currently, initiation of ART before advanced immunodeficiency, smoking cessation, optimisation of cardiovascular risk factors and treatment of HCV infection are most strongly linked with reduced risk of SNAEs or mortality. Clinicians should therefore focus their attention on addressing these issues prior to the availability of further data.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,435

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations71
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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