Biological Factors that May Contribute to Regional and Racial Disparities in HIV Prevalence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Citation Kaul R, Cohen CR, Chege D, Yi TJ, Tharao W, McKinnon LR, Remis R, Anzala O, Kimani J. Biological factors that may contribute to regional and racial disparities in HIV prevalence. Am J Reprod Immunol 2011; 65: 317–324 Despite tremendous regional and subregional disparities in HIV prevalence around the world, epidemiology consistently demonstrates that black communities have been disproportionately affected by the pandemic. There are many reasons for this, and a narrow focus on socio‐behavioural causes may be seen as laying blame on affected communities or individuals. HIV sexual transmission is very inefficient, and a number of biological factors are critical in determining whether an unprotected sexual exposure to HIV results in productive infection. This review will focus on ways in which biology, rather than behaviour, may contribute to regional and racial differences in HIV epidemic spread. Specific areas of focus are viral factors, host genetics, and the impact of co‐infections and host immunology. Considering biological causes for these racial disparities may help to destigmatize the issue and lead to new and more effective strategies for prevention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle