Disparities in the Burden of HIV/AIDS in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to characterize changes in patterns of new HIV diagnoses, HIV-related mortality, and HAART use in Canada from 1995 to 2008. METHODS: Data on new HIV diagnoses were obtained from Health Canada, HIV-related mortality statistics were obtained from Statistics Canada, and information on the number of people on HAART was obtained from the single antiretroviral distribution site in British Columbia (BC), and the Intercontinental Marketing Services Health for Ontario and Quebec. Trends of new HIV-positive tests were assessed using Spearman rank correlations and the association between the number of individuals on HAART and new HIV diagnoses were estimated using generalized estimating equations (GEE). RESULTS: A total of 34,502 new HIV diagnoses were observed. Rates of death in BC are higher than those in Ontario and Quebec with the rate being 2.03 versus 1.06 and 1.21 per 100,000 population, respectively. The number of HIV-infected individuals on HAART increased from 2,081 in 1996 to 20,431 in 2008 in the three provinces (nearly 10-fold increase). BC was the only province with a statistically significant decrease (trend test p<0.0001) in the rate of new HIV diagnoses from 18.05 to 7.94 new diagnoses per 100,000 population. Our analysis showed that for each 10% increment in HAART coverage the rate of new HIV diagnoses decreased by 8% (95% CI: 2.4%, 13.3%) INTERPRETATION: Except for British Columbia, the number of new HIV diagnoses per year has remained relatively stable across Canada over the study period. The decline in the rate of new HIV diagnoses per year may be in part attributed to the greater expansion of HAART coverage in this province.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».