Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Management of hepatitis C virus (HCV) is rapidly changing as a result of new direct-acting antivirals (DAA). SOURCES OF DATA: Several peer-reviewed papers featuring new DAAs are now available. Additionally, as new data are emerging so quickly, we also reviewed recent presentations at international congresses, published in abstract form. AREAS OF AGREEMENT: New DAAs are efficacious and superior to prior treatment regimens, with minimal side effects. Shorter interferon-free regimens will soon be the mainstay of HCV treatment. AREAS OF CONTROVERSY: Access to new DAAs is variable across global regions. One approach to treating HCV may be to assess early viral kinetics of treatment to identify who may be cured with standard peg-interferon/ribavirin therapy as opposed to using a DAA in all patients. GROWING POINTS: Newer studies with combination of DAAs are being conducted. The ideal interferon-free regimen has yet to be determined. AREAS TIMELY FOR DEVELOPING RESEARCH: HCV genotype 3 is the new difficult-to-treat genotype. More efficacious regimens for treating HCV genotype 3 are needed. Subgroups of patients who only require even shorter regimens of 6-8 weeks need to be identified. There is still very little data on interferon-free regimens in patients with decompensated cirrhosis and certain other subgroups.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».