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Enregistrement W3041930655 · doi:10.1186/s12987-020-00204-5

Potential pharmacological approaches for the treatment of HIV-1 associated neurocognitive disorders

2020· review· en· W3041930655 sur OpenAlexafffund
Amila Omeragic, Olanre Kayode, Md. Tozammel Hoque, Reina Bendayan

Notice bibliographique

RevueFluids and Barriers of the CNS · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario HIV Treatment Network
Mots-clésNeurocognitiveCartMedicineProinflammatory cytokineChemokineHuman immunodeficiency virus (HIV)NeurologyNeuroinflammationCentral nervous systemImmunologyMicrogliaBioinformaticsCognitionInflammationPsychiatryBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV associated neurocognitive disorders (HAND) are the spectrum of cognitive impairments present in patients infected with human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1). The number of patients affected with HAND ranges from 30 to 50% of HIV infected individuals and although the development of combinational antiretroviral therapy (cART) has improved longevity, HAND continues to pose a significant clinical problem as the current standard of care does not alleviate or prevent HAND symptoms. At present, the pathological mechanisms contributing to HAND remain unclear, but evidence suggests that it stems from neuronal injury due to chronic release of neurotoxins, chemokines, viral proteins, and proinflammatory cytokines secreted by HIV-1 activated microglia, macrophages and astrocytes in the central nervous system (CNS). Furthermore, the blood-brain barrier (BBB) not only serves as a route for HIV-1 entry into the brain but also prevents cART therapy from reaching HIV-1 brain reservoirs, and therefore could play an important role in HAND. The goal of this review is to discuss the current data on the epidemiology, pathology and research models of HAND as well as address the potential pharmacological treatment approaches that are being investigated.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,988
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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