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Enregistrement W3093940905 · doi:10.1128/jvi.01580-20

Country Level Diversity of the HIV-1 Pandemic between 1990 and 2015

2020· review· en· W3093940905 sur OpenAlexfundno aff
Joris Hemelaar, Shanghavie Loganathan, Ramyiadarsini Elangovan, Jason Yun, Leslie Dickson-Tetteh, Shona Kirtley

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto Nacional do Câncer, Ministério da SaúdeMedical Research CouncilSchool of Medicine, Vanderbilt UniversityCenters for Disease Control and PreventionRobert Koch InstitutUniversity of North Carolina at Chapel HillFundação Oswaldo CruzUniversiti MalayaMahidol UniversityKarolinska InstitutetKU LeuvenUniversidad Nacional Autonoma de HondurasKoch Institute for Integrative Cancer Research, Massachusetts Institute of TechnologyStichting HIV MonitoringUniversity College LondonWorld Health OrganizationSeoul National UniversityEmory UniversityUniversidade Federal do Rio de JaneiroUniversité de BordeauxFaculty of Medicine Siriraj Hospital, Mahidol UniversitySchool of Medicine, Emory UniversitySchool of Medicine, New York UniversityUniversiteit van AmsterdamLondon School of Hygiene and Tropical MedicineLos Alamos National LaboratoryUniversity of WashingtonChinese Center for Disease Control and PreventionYork UniversityUniversity of PennsylvaniaUniversité de MontpellierVanderbilt University
Mots-clésPandemicBiologyChinaHuman immunodeficiency virus (HIV)Diversity (politics)VirologyCentral asiaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyInfectious disease (medical specialty)DiseasePolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the first study to analyze global country level HIV-1 diversity from 1990 to 2015. We found extremely wide variation in complexity of country level HIV diversity around the world. Central African countries have the most diverse HIV epidemics. The number of distinct HIV-1 subtypes and recombinants was greatest in Western Europe and North America. The proportion of HIV-1 infections due to recombinants was highest in South-East Asia, China, and West and Central Africa. The highest proportions of URFs were found in Myanmar, Republic of the Congo, and Argentina. Our study provides epidemiological evidence that the HIV pandemic is diversifying at country level and highlights the increasing challenge to HIV vaccine development and diagnostic, drug resistance, and viral load assays.

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)0,000
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 enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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