Hepatitis C in 2020
Notice bibliographique
Résumé
In 1989, a collaboration between the Centers for Disease Control (CDC) and a California biotechnology company identified the hepatitis C virus (HCV, formerly known as non-A, non-B hepatitis virus) as the causative agent in the epidemic of silent posttransfusion hepatitis resulting in cirrhosis. We now know that, the HCV genome is a 9.6 kb positive, single-stranded RNA. A single open reading frame encodes a 3011 amino acid residue polyprotein that undergoes proteolysis to yield 10 individual gene products, consisting of 3 structural proteins (core and envelope glycoproteins E1 and E2) and 7 nonstructural (NS) proteins (p7, NS2, NS3, NS4A, NS4B, NS5A, and NS5B), which participate in posttranslational proteolytic processing and replication of HCV genetic material. Less than 25 years later, a new class of medications, known as direct-acting antivirals (DAAs) which target these proteins, were introduced to treat HCV infection. These highly effective antiviral agents are now approved for use in children as young as 3 years of age and have demonstrated sustained virologic responses exceeding 90% in most genotypes. Although tremendous scientific progress has been made, the incidence of acute HCV infections has increased by 4-fold since 2005, compounded in the last decade by a surge in opioid and intravenous drug use. Unfortunately, awareness of this deadly hepatotropic virus among members of the lay public remains limited. Patient education, advocacy, and counseling must, therefore, complement the availability of curative treatments against HCV infection if this virus is to be eradicated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,070 | 0,050 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».