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Enregistrement W4400290482 · doi:10.34119/bjhrv7n3-486

Avanços da terapia gênica para o tratamento da Infecção pela Imunodeficiência Humana (HIV)

2024· article· pt· W4400290482 sur OpenAlexaff
Samira dos Santos Mota, Daniela Rufina da Silva, Marcela Maria Pereira de Lemos Pinto Moura, Juliana Prado Gonçales

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Health Review · 2024
Typearticle
Languept
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

O Vírus da Imunodeficiência Humana (HIV) é a causa da Síndrome da Imunodeficiência Adquirida (AIDS) - uma infecção que leva à progressiva deterioração do sistema imunológico. Diante do impacto global contínuo da epidemia do HIV/AIDS, da urgência em enfrentar os desafios relacionados à dependência de medicamentos e à necessidade de soluções mais abrangentes, são necessárias alternativas terapêuticas que atendam à ampla demanda por tratamentos mais eficientes. Este estudo teve como objetivo investigar e aprofundar a compreensão das estratégias terapêuticas para o HIV, explorando as terapias gênicas mais eficazes atualmente. A revisão de literatura abrangeu estudos entre 2012 e 2023, utilizando fontes como SciELO, BVS, FIOCRUZ, Ministério da Saúde, OMS e UNAIDS. A terapia gênica para o HIV emerge como uma abordagem promissora, reduzindo a dependência de medicamentos e minimizando efeitos colaterais, resultando em melhor qualidade de vida para os pacientes. Esses avanços terapêuticos surgem não apenas para gerenciar sintomas, mas para alcançar resultados mais assertivos no controle e, eventualmente, na cura do HIV. Essa pesquisa destacou a importância de contínuos estudos nesse campo, os quais podem indicar direções para investigações futuras.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,351
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,005

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,353 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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