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Enregistrement W2893193517 · doi:10.24875/aidsrev.18000002

Chronic Lung Disease in HIV Patients

2018· review· en· W2893193517 sur OpenAlexaff
Antonella Santoro, Giovanni Guaraldi, Giulia Besutti, Janice M. Leung, Leonardo M. Fabbri, Simone Neri

Notice bibliographique

RevueAids Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumocystis jirovecii pneumonia detection and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDComorbidityContext (archaeology)SpirometryDiseaseObstructive lung diseaseLungIntensive care medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This narrative review discusses literature on chronic obstructive pulmonary disease (COPD) in people living with HIV (PLWH). Existing data indicate that HIV itself, independent of smoking, constitutes a pathogenic agent implicated in this disease condition. COPD can be viewed not exclusively as a pulmonary disease but rather as a systemic syndrome sparked and fueled by a persistent low-grade HIV-attributable inflammatory state. We speculate that even in the absence of airflow obstruction on spirometry, HIV-related lung disease can manifest with respiratory symptoms and structural lung derangement. Although not fully satisfying the global initiative for obstructive lung disease criteria for COPD, this phenotype of small airways lung disease is related to significant impairment of lung health and is associated with a high comorbidity burden. Within the specific context of the aging epidemic affecting HIV patients characterized by a high burden of comorbidities, frailty, and disabilities HIV-related lung disease has to be fit into the framework of the general comorbidity burden that PLWH experience, due to both HIV infection and to incidental HIV-unrelated risk factors. In this review, we will also provide a list of research gaps and an agenda for future studies in HIV patients.

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 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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,005

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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