Critical challenges and emerging opportunities in hepatitis C virus research in an era of potent antiviral therapy: Considerations for scientists and funding agencies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The development and clinical implementation of direct-acting antivirals (DAAs) has revolutionized the treatment of chronic hepatitis C. Infection with any hepatitis C virus (HCV) genotype can now be eliminated in more than 95% of patients with short courses of all-oral, well-tolerated drugs, even in those with advanced liver disease and liver transplant recipients. DAAs have proven so successful that some now consider HCV amenable to eradication, and continued research on the virus of little remaining medical relevance. However, given 400,000 HCV-related deaths annually important challenges remain, including identifying those who are infected, providing access to treatment and reducing its costs. Moreover, HCV infection rarely induces sterilizing immunity, and those who have been cured with DAAs remain at risk for reinfection. Thus, it is very unlikely that global eradication and elimination of the cancer risk associated with HCV infection can be achieved without a vaccine, yet research in that direction receives little attention. Further, over the past two decades HCV research has spearheaded numerous fundamental discoveries in the fields of molecular and cell biology, immunology and microbiology. It will continue to do so, given the unique opportunities afforded by the reagents and knowledge base that have been generated in the development and clinical application of DAAs. Considering these critical challenges and new opportunities, we conclude that funding for HCV research must be sustained.
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.
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 | 0,016 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle