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Enregistrement W2268467295 · doi:10.1093/cid/civ329

<i>Editorial Commentary</i>: Unmasking the Bare Bones of HIV Preexposure Prophylaxis

2015· letter· en· W2268467295 sur OpenAlexaff
Julian Falutz

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmtricitabineBone remodelingRegimenBone mineralContext (archaeology)Internal medicinePre-exposure prophylaxisOsteoporosisHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadImmunologyAntiretroviral therapyMen who have sex with men

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(See the Major Article by Mulligan et al on pages 572–80.) 2015 marks an important milestone in the struggle against human immunodeficiency virus (HIV)/AIDS. Almost 20 years ago, effective combination antiretroviral therapy (cART) became available and significantly altered the outcome of HIV infection, transforming an essentially uniformly fatal infection into a manageable, chronic illness that continues to challenge patients, care providers, and the scientific community [1]. People still become infected with HIV [2, 3] as effective prevention remains elusive. In the absence of an HIV vaccine, other means of HIV prevention have been investigated. The practical application of the “treatment as prevention” hypothesis significantly decreases new infections in at-risk individuals [4]. Antiretrovirals are highly effective for preexposure prophylaxis (PrEP) of HIV infection [5]. It is anticipated that PrEP, as part of a multipronged program of HIV prevention options, will impact the incidence of new infections. PrEP's safety profile is a particularly important consideration as a primary prevention therapy. It is thus noteworthy that the available regimen for PrEP, the daily use of a fixed-dose combination of oral emtricitabine/tenofovir disoproxil fumarate (FTC/TDF), contains tenofovir (TFV). TFV causes renal toxicity, via a proximal tubulopathy, and bone demineralization, by increasing bone turnover and altering bone metabolism, in a minority of patients [6]. In general, low bone mineral density (BMD) occurs more frequently in treated HIV adults than in seronegative individuals [7]. Low BMD is associated with an increased risk of fragility fractures [8, 9]. The etiology of low BMD is multifactorial, including both HIV- and cART-related factors [10], plus common causes of low BMD, as occurs in seronegative persons [11], including low body weight [12]. Currently available cART regimens are associated with a BMD decline of 4%–6%, generally occurring in the 4–6 months after starting treatment, and which is nonprogressive [10]. TFV-HAART is associated with greater BMD loss compared with non-TFV regimens [7]. Significantly, TFV-HAART has been associated with an increased fracture risk compared with other regimens in some studies [13].

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0230,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,012

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,326 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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