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Enregistrement W1999012212 · doi:10.1097/coh.0b013e32832bbc6f

HIV among injecting drug users: current epidemiology, biologic markers, respondent-driven sampling, and supervised-injection facilities

2009· review· en· W1999012212 sur OpenAlexaff
Don C. Des Jarlais, Kamyar Arasteh, Salaam Semaan, Evan Wood

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in HIV and AIDS · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCenters for Disease Control and PreventionNational Institutes of Health
Mots-clésEpidemiologyMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)RespondentEnvironmental healthSampling (signal processing)Men who have sex with menDrugVirologySyphilisInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: To describe recent research done primarily during the past 12 months (i.e., primarily in 2008) on the epidemiology of HIV infection among injecting drug users (IDUs). RECENT FINDINGS: Major research developments include a global assessment of HIV infection among IDUs and evidence of a transition from epidemics concentrated among IDUs to generalized, heterosexual epidemics in eastern Europe and Asia. Intervention research also includes several studies of supervised-injecting facilities. Methodological research includes respondent-driven sampling and the use of hepatitis C virus and herpes simplex virus-2 as biomarkers for injecting and sexual risk. SUMMARY: There have been important advances in research during the past year, but HIV infection continues to spread rapidly across many areas of the world among IDUs and their nondrug-using sex partners.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,250
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSans objet
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

Citations42
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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