Serious Non-AIDS events: Immunopathogenesis and interventional strategies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».