MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1981659119 · doi:10.2217/17455057.5.1.55

Rapid Testing at Labor and Delivery to Prevent Mother-To-Child Hiv Transmission in Developing Settings: Issues and Challenges

2009· review· en· W1981659119 sur OpenAlexaff
Nitika Pant Pai, Marina B. Klein

Notice bibliographique

RevueWomen s Health · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMedicineTransmission (telecommunications)PregnancyHuman immunodeficiency virus (HIV)Developing countryIntensive care medicineFamily medicineEnvironmental healthNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWomen s HealthMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207