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Enregistrement W2990800756 · doi:10.1186/s40794-019-0097-5

Impact of Endemic Infections on HIV Susceptibility in Sub-Saharan Africa

2019· review· en· W2990800756 sur OpenAlexafffund
Sergey Yegorov, Vineet Joag, Ronald M. Galiwango, Sara V. Good, Brenda Okech, Rupert Kaul

Notice bibliographique

RevueTropical Diseases Travel Medicine and Vaccines · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity Health NetworkUniversity of TorontoSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenManitoba Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)MalariaImmunologyTransmission (telecommunications)EpidemiologyImmune systemMedicineBiologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human immunodeficiency virus (HIV) remains a leading cause of global morbidity with the highest burden in Sub-Saharan Africa (SSA). For reasons that are incompletely understood, the likelihood of HIV transmission is several fold higher in SSA than in higher income countries, and most of these infections are acquired by young women. Residents of SSA are also exposed to a variety of endemic infections, such as malaria and various helminthiases that could influence mucosal and systemic immunology. Since these immune parameters are important determinants of HIV acquisition and progression, this review explores the possible effects of endemic infections on HIV susceptibility and summarizes current knowledge of the epidemiology and underlying immunological mechanisms by which endemic infections could impact HIV acquisition. A better understanding of the interaction between endemic infections and HIV may enhance HIV prevention programs in SSA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,333 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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