Rate of new HIV diagnoses among Latinos living in Florida: disparities by country/region of birth
Notice bibliographique
Résumé
HIV incidence in the USA is three times higher for Latinos than for non-Latino whites. Latinos differ in educational attainment, poverty, insurance coverage, and health-care access, factors that affect HIV knowledge, risk behaviors, and testing. The purpose of this study was to identify differences in demographics, risk factors, and rate of new HIV diagnoses by birth country/region among Latinos in Florida to guide the targeting of primary and secondary prevention programs. Using Florida HIV/AIDS surveillance data from 2007 to 2011 and the American Community Survey, we compared demographic and risk factors, and calculated annual and five-year age-adjusted rates of new HIV diagnoses for 5801 Latinos by birth country/region. Compared to US-born Latinos, those born in Cuba and South America were significantly more likely to report the HIV transmission mode of MSM; those born in the Dominican Republic (DR) heterosexual transmission; and those born in Puerto Rico injection drug use. Mexican- and Central American-born Latinos were more likely to be diagnosed with AIDS within a month of HIV diagnosis. The rate of new HIV diagnoses among Latinos declined 33% from 2007 to 2011. HIV diagnoses over time decreased significantly for Latinos born in Mexico and increased nonsignificantly for those born in the DR. Although this study was limited to Latinos living in Florida, results suggest that tailoring HIV primary prevention and testing initiatives to specific Latino groups may be warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».