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Enregistrement W4387737106 · doi:10.1371/journal.pgph.0001948

Need assessment for HIV drug resistance testing and landscape of current and future technologies in low- and middle-income countries

2023· review· en· W4387737106 sur OpenAlexaff
Neil Parkin, P. Richard Harrigan, Seth Inzaule, Silvia Bertagnolio

Notice bibliographique

RevuePLOS Global Public Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS drug development and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésDrug resistancePandemicMedicineHIV drug resistanceResistance (ecology)Human immunodeficiency virus (HIV)PopulationDrugAntiretroviral therapyEnvironmental healthIntensive care medicineVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PharmacologyViral loadBiologyDiseaseInternal medicineInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resistance to antiretroviral drugs used to treat HIV is an important and evolving concern, particularly in low- and middle-income countries (LMICs) which have been impacted to the greatest extent by the HIV pandemic. Efforts to monitor the emergence and transmission of resistance over the past decade have shown that drug resistance-especially to the nucleoside analogue and non-nucleoside reverse transcriptase inhibitors-can (and have) increased to levels that can jeopardize the efficacy of available treatment options at the population level. The global shift to integrase-based regimens as the preferred first-line therapy as well as technological advancements in the methods for detecting resistance have had an impact in broadening and diversifying the landscape of and use case for HIV drug resistance testing. This review estimates the potential demand for HIV drug resistance tests, and surveys current testing methodologies, with a focus on their application in LMICs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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