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Enregistrement W3111217908 · doi:10.1111/bcp.14700

Review of pharmacological options for the treatment of Chagas disease

2020· review· en· W3111217908 sur OpenAlexaff
Fernanda Lascano, Facundo García‐Bournissen

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Clinical Pharmacology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrypanosoma species research and implications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChagas diseaseMedicineIntensive care medicineDiseasePharmacologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chagas disease (CD) is a worldwide problem, with over 8 million people infected in both rural and urban areas. CD was first described over a century ago, but only two drugs are currently available for CD treatment: benznidazole (BZN) and nifurtimox (NF). Treating CD-infected patients, especially children and women of reproductive age, is vital in order to prevent long-term sequelae, such as heart and gastrointestinal dysfunction, but this aim is still far from being accomplished. Currently, the strongest data to support benefit-risk considerations come from trials in children. Treatment response biomarkers need further development as serology is being questioned as the best method to assess treatment response. This article is a narrative review on the pharmacology of drugs for CD, particularly BZN and NF. Data on drug biopharmaceutical characteristics, safety and efficacy of both drugs are summarized from a clinical perspective. Current data on alternative compounds under evaluation for CD treatment, and new possible treatment response biomarkers are also discussed. Early diagnosis and treatment of CD, especially in paediatric patients, is vital for an effective and safe use of the available drugs (i.e. BZN and NF). New biomarkers for CD are urgently needed for the diagnosis and evaluation of treatment efficacy, and to guide efforts from academia and pharmaceutical companies to accelerate the process of new drug development.

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)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,337
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations77
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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