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Record W2297966284 · doi:10.71781/1311

Malnutrition, VIH et traitement antirétroviral dans les pays à ressources limitées

2014· dissertation· fr· W2297966284 on OpenAlexfundno aff
Maryline Sicotte

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealthcare Systems and Practices
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHuman immunodeficiency virus (HIV)MalnutritionMedicinePolitical scienceVirology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : Depuis les années 2000, la distribution du traitement antirétroviral hautement actif (TARVHA) dans les pays à bas et moyens revenus (PBMR) s’est accélérée. Dans ces milieux, l’épidémie du VIH s’est superposée à des conditions préexistantes de malnutrition. Le VIH et la malnutrition forment un cycle vicieux qui contribue à la détérioration des fonctions immunitaires et de l’état nutritionnel. Malgré l’accès au traitement, la malnutrition persiste comme déterminant de la progression de la maladie et de la mortalité chez les séropositifs. Par ailleurs, peu de données existent concernant les trajectoires et déterminants des statuts nutritionnels et immunologiques chez les patients débutant le TARVHA. Objectifs : Documenter les défis méthodologiques associés à la recherche nutritionnelle chez les personnes vivants avec le VIH (PVVIH) dans les PBMR. Investiguer les déterminants et trajectoires du statut nutritionnel à l’initiation et en cours du TARVHA. Investiguer l’association entre les fonctions immunologiques à l’initiation et au cours de la première année de TARVHA selon le statut nutritionnel. Méthodologie: Dans le cadre de la cohorte ATARAO (Mali), 250 PVVIH adultes naïfs au TARVHA ont été recrutés et suivis pendant 12 mois suite à l’initiation du traitement. Les données obtenues ont été jumelées à celles d’une étude prospective similaire provenant du Sénégal (n=372). Des analyses transversales et longitudinales ont été entreprises pour évaluer les covariables de la malnutrition à l’initiation et en cours de traitement. Parallèlement, la fiabilité des mesures anthropométriques collectées dans le cadre de la cohorte ATARAO a été documentée lors de deux sous-études. Finalement, une revue systématique de la littérature a été complétée pour investiguer la réponse immunologique selon le statut nutritionnel à l’initiation et en cours de traitement chez les PVVIH traités. Résultats: Seules les mesures de la taille et du poids se sont révélées fiables et ont pu être utilisées dans nos analyses prospectives. Le traitement a permis une amélioration initiale de l’état nutritionnel chez une majorité de patients. Par contre, ses effets ont atteint un plateau après 6 à 9 mois. Un an plus tard, la malnutrition persistait chez plusieurs patients vivants et actifs (entre 7 et 29 % selon la population et l’indicateur nutritionnel). Comme observé dans nos cohortes et revue systématique, l’attrition était fortement associée à la malnutrition. Par ailleurs, il n’existe pas de relation claire entre le statut immunologique et la malnutrition pré- ou post-HAART. La qualité et la quantité des évidences recensées ne nous permettent pas de tirer de conclusions définitives. Conclusions : Les évidences collectées suggèrent l’existence d’une association transversale et longitudinale entre les statuts nutritionnels et immunologiques chez les patients traités. Cependant, cette association ne fait pas consensus. L’état de la littérature ne nous permet pas de nous prononcer quant à l’impact de la malnutrition sur les fonctions immunologiques à l’initiation et eu cours de la première année de TARVHA. Les difficultés méthodologiques associées à la mesure de l’état nutritionnel ainsi que la forte attrition des patients malnutris suite à la mise sous traitement compliquent l’investigation de cette relation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.029
Threshold uncertainty score0.059

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.028
GPT teacher head0.288
Teacher spread0.261 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2014
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