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Enregistrement W2947640686 · doi:10.12688/f1000research.17673.1

Recent advances in managing HIV-associated cryptococcal meningitis

2019· preprint· en· W2947640686 sur OpenAlexaff
Timothée Boyer‐Chammard, Elvis Temfack, Alexandre Alanio, Joseph N Jarvis, Thomas S. Harrison, Olivier Lortholary

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipMedical Research CouncilWellcome TrustStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésCryptococcal meningitisFlucytosineMedicineFluconazoleIntensive care medicineMeningitisAmphotericin BAntifungalHuman immunodeficiency virus (HIV)CryptococcusImmunologyPediatricsBiologyMicrobiologyDermatologyViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent development of highly sensitive and specific point-of-care tests has made it possible to diagnose HIV-associated cryptococcal meningitis within minutes. However, diagnostic advances have not been matched by new antifungal drugs and treatment still relies on old off-patent drugs: amphotericin B, flucytosine and fluconazole. Cryptococcal meningitis treatment is divided in three phases: induction, consolidation and maintenance. The induction phase, aimed at drastically reducing cerebrospinal fluid fungal burden, is key for patient survival. The major challenge in cryptococcal meningitis management has been the optimisation of induction phase treatment using the limited number of available medications, and major progress has recently been made. In this review, we summarise data from key trials which form the basis of current treatment recommendations for HIV-associated cryptococcal meningitis.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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