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Enregistrement W2799714806 · doi:10.1111/hdi.12647

Introduction to hepatitis C virus infection: Overview and history of hepatitis C virus therapies

2018· review· en· W2799714806 sur OpenAlexvenueno aff
Lorena Puchades, Marina Berenguer

Notice bibliographique

RevueHemodialysis International · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatitis C virusCirrhosisHepatitis CImmunologyLiver diseaseTolerabilityVirusVirologyInternal medicineAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic hepatitis C virus (HCV) infection is an infection that affects over 71 million people worldwide that primarily leads to significant morbidity and mortality through its predisposition to liver fibrosis, cirrhosis, and liver cancer. In addition, extrahepatic manifestations, such as mixed cryoglobulinaemia-associated vasculitis including renal disease, or type II diabetes are frequently encountered in chronically infected individuals. HCV treatment aims to permanently eradicate the virus in order to prevent both liver and extra-hepatic manifestations. Over two decades after the HCV discovery, treatments have evolved from nonspecific immune modulating therapies based on interferon to specific drug combinations, targeting viral proteins. In the present review, we give an overview of HCV infection with a special emphasis on the history of the treatment of viral hepatitis C and the substantial improvement in efficacy and tolerability profile with the recent development of new direct-acting antiviral therapies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0080,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations47
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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