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Enregistrement W2318573097 · doi:10.3851/imp2685

Significant Interaction between Activated Charcoal and Antiretroviral Therapy Leading to Subtherapeutic Drug Concentrations, Virological Breakthrough and Development of Resistance

2013· article· en· W2318573097 sur OpenAlexaff
Alice Tseng, Charles la Porte, Irving E. Salit

Notice bibliographique

RevueAntiviral Therapy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePoisoning and overdose treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntiretroviral therapyDrug resistanceDrugCharcoalMedicineAntiretroviral drugHuman immunodeficiency virus (HIV)Internal medicinePharmacologyVirologyViral loadIntensive care medicineBiologyChemistryMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 42-year-old, treatment-experienced woman, virologically suppressed on tenofovir/emtricitabine and boosted atazanavir, experienced virological breakthrough, drop in CD4(+) T-cell count and undetectable drug concentrations. Adherence to treatment was confirmed, but repeat testing yielded similar results. After 2 months, the patient stated that she had been taking activated charcoal to manage gastrointestinal symptoms associated with her combination antiretroviral therapy, but she had recently discontinued the charcoal. Atazanavir concentrations were therapeutic but the patient's viral load rebounded and genotype testing revealed new reverse transcriptase mutations. The patient was changed to zidovudine, lamivudine, and boosted darunavir and achieved viral suppression. At 1 year follow-up, her viral load remained <40 copies/ml. According to the drug interaction probability scale, our patient experienced a probable drug interaction between activated charcoal and atazanavir/ritonavir leading to virological breakthrough and development of resistance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,264 · 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'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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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