The urgent need for more potent antiretroviral therapy in low-income countries to achieve UNAIDS 90-90-90 and complete eradication of AIDS by 2030
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Over 90% of Human Immunodeficiency Virus (HIV) infected individuals will be on treatment by 2020 under UNAIDS 90-90-90 global targets. Under World Health Organisation (WHO) "Treat All" approach, this number will be approximately 36.4 million people with over 98% in low-income countries (LICs). MAIN BODY: Pretreatment drug resistance (PDR) largely driven by frequently use of non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors (NNRTIs), efavirenz and nevirapine, has been increasing with roll-out of combined antiretroviral therapy (cART) with 29% annual increase in some LICs countries. PDR has exceeded 10% in most LICs which warrants change of first line regimen to more robust classes under WHO recommendations. If no change in regimens is enforced in LICs, it's estimated that over 16% of total deaths, 9% of new infections, and 8% of total cART costs will be contributed by HIV drug resistance by 2030. Less than optimal adherence, and adverse side effects associated with currently available drug regimens, all pose a great threat to achievement of 90% viral suppression and elimination of AIDS as a public health threat by 2030. This calls for urgent introduction of policies that advocate for voluntary and compulsory drug licensing of new more potent drugs which should also emphasize universal access of these drugs to all individuals worldwide. CONCLUSIONS: The achievement of United Nations Programme on HIV and AIDS 2020 and 2030 targets in LICs depends on access to active cART with higher genetic barrier to drug resistance, better safety, and tolerability profiles. It's also imperative to strengthen quality service delivery in terms of retention of patients to treatment, support for adherence to cART, patient follow up and adequate drug stocks to help achieve a free AIDS generation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».