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Enregistrement W4382895923 · doi:10.52808/bmsa.8e7.632.008

Impacto en el monitoreo de carga viral de VIH en el laboratorio del Hospital Nacional Sergio E. Bernales 2019-2021

2023· article· en· W4382895923 sur OpenAlexaff
Flor Eduvines Hilario-Velásquez, Willian Sebastián Flores-Sotelo, Carlos Franco-Del-Carpio

Notice bibliographique

RevueBoletín de Malariología y Salud Ambiental · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS oral health manifestations
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViral loadViremiaMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to determine the impact of monitoring the HIV viral load in the Laboratory of the Sergio E. Bernales National Hospital during the period 2019 to 2021. A descriptive, quantitative, observational, retrospective, comparative, and analytical study was carried out. We worked with 490 patients who had follow-up viral load. The findings revealed a predominance of males with 64% of HIV cases and 36% of females. During the monitoring period, 14.9% of the patients were admitted as new HIV cases, while 8% started antiretroviral treatment (ART). Regarding the viral load results, 14.9% of the patients had a viral load greater than 1000 copies/ml, 5 patients had between 200 and 1000 cp/ml. 70 patients had a viral load greater than 40 to ≤ 1000 cp/mL, 173 patients had a viral load less than 40 cp/mL, and 174 patients had an undetectable viral load. At the end of the monitoring study, a statistical significance of 0.00 and a Pearson correlation coefficient of 0.450 were found, indicating a weak to moderate correlation between the final viral load and the monitoring result. These findings highlight the crucial importance of timely monitoring of viral load in patients with HIV. It was evidenced that 38.3% of the patients who had adequate viral load follow-up achieved viral suppression, 43.5% maintained viral suppression, 14.9% experienced virological failure, and 1% presented resistant viremia.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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