Highly Active Antiretroviral Therapy-Associated Metabolic Syndrome and Lipodystrophy: Pathophysiology and Current Therapeutic Interventions
Notice bibliographique
Résumé
The use of highly active antiretroviral therapy (HAART) has extremely enhanced the clinical outcome of HIV disease with a decrease in mortality and morbidity. However, the inclusion of protease inhibitors (PIs) and nucleoside reverse transcriptase inhibitors (tNRTIs) has strongly been linked to the development of metabolic abnormalities and lipodystrophy. Lipodystrophy is defined by the loss of peripheral subcutaneous fat and central adiposity, mainly in the abdomen, breast and dorsocervical region. These disorders are reported to be cosmetically distressing and socially stigmatizing to many patients leading to decreased adherence to antiretroviral therapy. Metabolic syndrome precedes lipodystrophy leading to increased risk of diabetes and cardiovascular diseases. With a shifted trajectory of HIV/AIDS morbidity from immunodeficiency and opportunistic infections to metabolic complications, clinical management of these patients has therefore become more complex. Currently there are no evidence-based standard guidelines for the management of HIV-associated lipodystrophy. Several pharmacological interventions such as using anti-diabetic, anti-dyslipidemic drugs or hormone replacement therapy have been tried to effectively improve metabolic syndrome and lipodystrophy but have been hampered by low efficacy, drug interactions, or unwanted side-effects. Non-pharmacological interventions including surgical manipulations, dietary and lifestyle modifications have also been tried with limited success. This review focuses on the proposed mechanisms involved in the development of metabolic syndrome and lipodystrophy, and highlights suggested potential therapeutic interventions to prevent lipodystrophy associated with HAART. J Endocrinol Metab. 2017;7(4):103-116 doi: https://doi.org/10.14740/jem364w
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».