Effect of coinfection with hepatitis C virus on survival of individuals with HIV-1 infection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Hepatitis C virus (HCV) coinfection is a common and an important comorbidity in HIV infection. We review current trends in mortality and the potential for early combination antiretroviral therapy (cART) and HCV therapy to improve survival in coinfected patients. RECENT FINDINGS: HIV/HCV coinfection increases risk of death from all causes, and from liver disease and harmful drug use in particular. There is growing evidence for a direct role of HIV in liver fibrogenesis and for cART to decrease the risk of dying from liver disease in coinfected persons. Sustained virologic responses after HCV treatment greatly impact mortality by reducing rates of hepatic decompensation, hepatocellular carcinoma and death from liver-related and nonliver-related causes by at least 50%, but treatment uptake has been low so far. Recent epidemiologic studies do suggest that liver-related mortality is declining in recent calendar periods; however, methodological limitations of currently available studies are important. SUMMARY: Early cART and wider HCV treatment have the potential to markedly reduce HCV-related mortality and thus increase survival overall for HIV-infected populations. However, HCV treatment will need to be greatly scaled up. Given the complex nature of the populations affected, future studies will need to be carefully designed and controlled to rigorously evaluate the impact of these revolutionary therapies on survival.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».