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Enregistrement W2617851912 · doi:10.1002/hep4.1050

Sequencing of hepatitis C virus for detection of resistance to direct‐acting antiviral therapy: A systematic review

2017· review· en· W2617851912 sur OpenAlexaff
Sofia Bartlett, Jason Grebely, Auda A. Eltahla, Jacqueline D. Reeves, A Howe, Veronica Miller, Francesca Ceccherini‐Silberstein, Rowena A. Bull, Mark W. Douglas, Gregory J. Dore, Patrick R. Harrington, Andrew R. Lloyd, Brendan Jacka, Gail Matthews, Gary P. Wang, Jean–Michel Pawlotsky, Jordan J. Feld, Janke Schinkel, Féderico García, Johan Lennerstrand, Tanya Applegate

Notice bibliographique

RevueHepatology Communications · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkToronto Western HospitalSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatitis C virusMedicineGenotypeHepatologyVirologyVirusBioinformaticsBiologyGeneticsGeneInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The significance of the clinical impact of direct‐acting antiviral (DAA) resistance‐associated substitutions (RASs) in hepatitis C virus (HCV) on treatment failure is unclear. No standardized methods or guidelines for detection of DAA RASs in HCV exist. To facilitate further evaluations of the impact of DAA RASs in HCV, we conducted a systematic review of RAS sequencing protocols, compiled a comprehensive public library of sequencing primers, and provided expert guidance on the most appropriate methods to screen and identify RASs. The development of standardized RAS sequencing protocols is complicated due to a high genetic variability and the need for genotype‐ and subtype‐specific protocols for multiple regions. We have identified several limitations of the available methods and have highlighted areas requiring further research and development. The development, validation, and sharing of standardized methods for all genotypes and subtypes should be a priority. ( Hepatology Communications 2017;1:379–390)

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,491
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,304
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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