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Enregistrement W2418527354 · doi:10.1177/135965350100600105

Predictors of Virological Response in HIV-Infected Patients to Salvage Antiretroviral Therapy that Includes Nelfinavir

2001· article· en· W2418527354 sur OpenAlexaff
Sharon Walmsley, Mark Becker, Min Zhang, Atul Humar, P. Richard Harrigan

Notice bibliographique

RevueAntiviral Therapy · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNelfinavirSalvage therapyMedicineReverse transcriptaseInternal medicineProtease inhibitor (pharmacology)Reverse-transcriptase inhibitorViral loadVirologyIndinavirZidovudineSidaPopulationLentivirusCohortHuman immunodeficiency virus (HIV)GastroenterologyBiologyViral diseaseAntiretroviral therapyChemotherapyRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different salvage strategies have been used to regain control in patients with HIV who have virological failure on combination antiretroviral therapy. We conducted a cohort study of 63 extensively antiretroviral pretreated patients who initiated nelfinavir as part of salvage therapy, to determine predictors of virological response. The maximum HIV RNA response was >0.5 log10 copies/ml reduction in 43 patients (68%), including 21 patients (33%) who had suppression to <500 copies/ml. Corresponding response rates at 24 weeks were 41 and 19%, respectively. Responders and non-responders could not be distinguished by mean baseline HIV RNA or CD4 cell count, duration of prior protease inhibitor (PI) use, introduction of an initial non-nucleoside reverse transcriptase inhibitor or the number of antiretroviral agents changed when nelfinavir was added, likely reflecting the homogeneity of the population studied. The only parameter predictive of response was virus genotype. Response rates were lower in patients with increasing numbers of primary (P=0.045) or secondary (P=0.001) PI mutations. The addition of increasing numbers of reverse transcriptase mutations further impaired response rates (P=0.004).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations15
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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