Features of cardiovascular disease in low-income and middle-income countries in adults and children living with HIV
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The current article addresses crucial issues in identifying risk of cardiovascular disease (CVD) in people living with HIV in low-income and middle-income countries (LMICs). These issues are in need of urgent attention to advance our knowledge and inform actions to mitigate CVD in this population. We address CVDs in adults living with HIV as well as the unique aspects pertaining to children living with HIV (CLHIV), a group sorely under-represented in this field. RECENT FINDINGS: CVDs affecting adults such as hypertension, dyslipidemia, coronary artery disease, and heart failure, in addition to myocardial dysfunction, vascular diseases, and autoimmune phenomena are also being reported in CLHIV. In addition to the background disparity in prevalence of traditional CVD risk factors, it is also likely that differential access to antiretroviral treatment, the younger age of the HIV-infected population, and types of antiretroviral treatment commonly used in LMICs contribute to the observed differences. SUMMARY: Overall, the state of evidence for CVD in LMICs is limited and at times contradictory. We summarize the evidence with suggestions for high priorities for further scientific investigation. Now is the crucial time to intervene in modifying CVD risk in LMICs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».