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Enregistrement W1968152520 · doi:10.2105/ajph.2012.300915

Kippax and Stephenson Respond

2012· article· en· W1968152520 sur OpenAlexfundno aff
Susan Kippax, Niamh Stephenson

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésContext (archaeology)Psychological interventionTreatment as preventionMedicinePublic healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Public relationsBehavior changePsychologySocial psychologyPolitical scienceAntiretroviral therapyFamily medicineNursingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are pleased that Aral and Blanchard concur that public health needs to move beyond the distinction between biomedical and social dimensions of HIV prevention and resist the increasing biomedicalization of HIV prevention. This move is particularly important in the current context in which HIV prevention is increasingly linked to treatment. Effective HIV prevention, including “treatment as prevention,” requires that people change their social practices and such changes can only be effectively sustained if supported by broad social transformation in environments enabling such changes.1 The biomedicalization of prevention has meant that HIV prevention is increasingly unlikely to be informed by the desires, understandings, and capacities of the communities it is supposed to address. Furthermore, as Aral and Blanchard point out, biomedicalized prevention focuses on identifying universalizable “interventions” (mistakenly thought to be assessable via randomized control trials) rather than developing whole prevention programs (evaluated over time by surveillance and monitoring systems and process evaluations) designed to address the complexity of HIV prevention.2 Although “combination prevention”3 attempts to address complexity, as Aral and Blanchard rightly note, it fails. It fails to recognize that biomedical, behavioral and structural technologies do not always complement one another but may be antagonistic, and that the manner in which HIV prevention technologies are deemed acceptable and taken up depends on the always emergent and fluid local social and cultural contexts in which people have sex and inject drugs. In the absence of an effective vaccine, it is impossible to identify universally effective HIV prevention. Aral and Blanchard call for a Program Science initiative to ensure the optimisation of the choice of the right strategy for the right populations at the appropriate time; the implementation of the right things the right way; and the achievement of appropriate scale and efficiency.4(p157) To this we want to add that choosing and implementing the right strategy for particular populations or subpopulations requires more than program science expertise—no matter how expert. Rather, these decisions must be made by or at least in concert with subpopulations or community members because it is they who inhabit epidemiological and economic and sociopolitical social contexts. It is they who can and do transform them. Social transformation is brought about by the actions of community members, the social practices of community. HIV prevention must recognize and build on what Sen5 refers to as capabilities that enable people to achieve what they desire, rather than imposing a single goal from outside. Effective HIV-prevention programs draw on and build solidarity, common purpose, and collective responsibility. Rather than a program-centered and population-based approach, as called for by Aral and Blanchard, we need an approach that is centered on the social connections within communities in the first instance. Only by recognizing populations as communities with specific desires and capacities is it possible to harness and build community capacity to achieve what they desire—and respond to HIV. As noted at the end of our article, “Social and biomedical scientists can best contribute to understanding prevention in the real world by engaging with efforts to prevent it as they are encountered in life.”(p796)

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0400,050
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,025

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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