Critical challenges and emerging opportunities in hepatitis C virus research in an era of potent antiviral therapy: Considerations for scientists and funding agencies
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».