Rapid Testing at Labor and Delivery to Prevent Mother-To-Child Hiv Transmission in Developing Settings: Issues and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide, approximately 2.5 million children (95% CI: 2.2-2.6) are living with HIV infection. In 2007 alone, approximately 420,000 children (95%CI: 350,000-540,000) were newly infected with HIV - a vast majority of these infections were acquired through maternal-fetal transmission. Many of these infections could have been reduced by timely diagnosis and the delivery of interventions aimed at preventing mother-to-child HIV transmission. This perspective examines the attitudes preventing women from accessing HIV testing early on during pregnancy and the issues and challenges that remain in the institutionalization of interventions to prevent mother-to-child HIV transmission at labor and delivery. Socio-cultural and economic factors prevent women from accessing testing at an opportune time during pregnancy. In addition, a lack of adequate infrastructure often prevents timely delivery of interventions to those who access testing at the last minute (i.e., during labor and delivery). In the wake of a pediatric HIV epidemic and the need for lifelong provision of antiretroviral therapy to infected children, a simple strategy for provision of round-the-clock rapid testing and counseling services in the labor rooms may be cost saving to the healthcare systems worldwide.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».