Increases in HIV incidence among men who have sex with men undergoing repeat diagnostic HIV testing in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate HIV incidence density for different exposure categories among people undergoing repeat testing in Ontario, Canada. METHODS: Persons using voluntary, diagnostic HIV testing at least twice were identified by computerized and manual record linkage. In the 1992-2000 period, 980 seroconverters and 340 994 repeat negative testers contributed 936 145 person years (PY) of observation. Incidence density (ID) was calculated according to Kitayaporn et al. Poisson regression was used to evaluate differences in incidence. RESULTS: Among men who have sex with men (MSM), ID declined between 1992-1996, from 1.23 per 100 PY in 1992 to 0.79 per 100 PY in 1996 [relative risk (RR), 0.86 per year; 95% confidence interval (CI), 0.77-0.96]. Subsequently, ID increased to 1.39 per 100 PY in 1999 (RR, 1.18 per year; 95% CI, 1.05-1.34). In 2000, ID was 1.16 per 100 PY but this decrease was not statistically significantly different from 1999. MSM in their twenties had the highest ID in 1992-1996, but in 1996-2000 MSM in their thirties had the highest risk of infection. Among injecting drug users (IDU), ID decreased from 0.64 per 100 PY in 1992 to 0.14 per 100 PY in 2000 (RR, 0.87 per year; 95% CI, 0.80-0.94). Among heterosexuals, annual incidence remained constant at about 0.03 per 100 PY in 1992-2000. CONCLUSIONS: Increases in ID were identified among MSM from 1996 to 1999. These findings are consistent with other research. Continued vigilance and improved surveillance are needed to better understand and control the epidemic.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».