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Enregistrement W2780594873 · doi:10.3390/v10010010

Genotypic and Phylogenetic Insights on Prevention of the Spread of HIV-1 and Drug Resistance in “Real-World” Settings

2017· review· en· W2780594873 sur OpenAlexafffundabout
Bluma Brenner, Ruxandra-Ilinca Ibanescu, Isabelle Hardy, Michel Roger

Notice bibliographique

RevueViruses · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPhylogenetic treeTransmission (telecommunications)GenotypeDrug resistanceResistance (ecology)PhylogeneticsPublic healthHuman immunodeficiency virus (HIV)BiologyPopulationMen who have sex with menHIV drug resistanceEpidemiologyVirologyGeneticsEnvironmental healthMedicineAntiretroviral therapyViral loadEcologyComputer scienceGenePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV continues to spread among vulnerable heterosexual (HET), Men-having-Sex with Men (MSM) and intravenous drug user (IDU) populations, influenced by a complex array of biological, behavioral and societal factors. Phylogenetics analyses of large sequence datasets from national drug resistance testing programs reveal the evolutionary interrelationships of viral strains implicated in the dynamic spread of HIV in different regional settings. Viral phylogenetics can be combined with demographic and behavioral information to gain insights on epidemiological processes shaping transmission networks at the population-level. Drug resistance testing programs also reveal emergent mutational pathways leading to resistance to the 23 antiretroviral drugs used in HIV-1 management in low-, middle- and high-income settings. This article describes how genotypic and phylogenetic information from Quebec and elsewhere provide critical information on HIV transmission and resistance, Cumulative findings can be used to optimize public health strategies to tackle the challenges of HIV in "real-world" settings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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