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Enregistrement W2945631840 · doi:10.1080/17425247.2019.1621287

Novel therapeutic approaches for targeting TB and HIV reservoirs prevailing in lungs

2019· review· en· W2945631840 sur OpenAlexaff
Mrunal Jadhav, Tabassum Khan, Chintan Bhavsar, Munira Momin, Abdelwahab Omri

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Delivery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoinfectionMedicineTuberculosisIntensive care medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Mycobacterium tuberculosisRegimenDrug deliveryImmunologyPathologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: is the leading cause of death in HIV positive patients. In 2017, about 0.3 million HIV positive people died of tuberculosis. There is high load of mycobacteria and HIV in the lungs and eradication of the same is vital for patient survival. AREAS COVERED: This review focuses on the pathogenesis of HIV-TB coinfection and the current management approaches of this coinfection. It presents a detailed discussion of current investigations in novel drug delivery systems for effective targeting of HIV-TB lung reservoirs, especially via pulmonary drug delivery. Additionally, emphasis is given to the need of HIV-TB cotargeting, an unmet need in management of HIV-TB coinfection. EXPERT OPINION: To achieve the goal of complete eradication of HIV-TB reservoirs in lungs requires focused research strategies to be undertaken in the area of pulmonary delivery systems. These endeavors could eventually lead to better patient compliance and improved treatment outcomes. The treatment regimen of HIV-TB coinfection is associated with a major drawback of low therapeutic concentration of drugs in lungs. Nanotechnology provides an excellent platform for delivery of anti-TB and anti-HIV drugs via the pulmonary route thereby serving as a viable and effective means of managing the mycobacterial and HIV reservoirs in the lungs.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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