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Enregistrement W2065553356 · doi:10.1016/j.psi.2014.07.011

Determinants of late diagnosis of HIV infection in Spain

2014· article· en· W2065553356 sur OpenAlexfundno aff
María José Fuster-Ruiz de Apodaca, Fernando Molero, Encarnación Nouvilas, Piedad Arazo, David Dalmau

Notice bibliographique

RevuePsychosocial Intervention · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésOptimismPerceptionHuman immunodeficiency virus (HIV)Risk perceptionDiseasePsychologyQualitative researchMedicineClinical psychologySocial psychologyFamily medicinePathologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main goal of this study was to analyse the determinants of late diagnosis of HIV infection. Secondly, we studied the role of the perception of risk and sexual orientation in HIV testing. Twenty-five people with late HIV diagnosis were interviewed. They were contacted through hospitals and non-governmental organizations (NGOs). To design the interview, we integrated the variables considered in the main models of health-related behaviour. We followed a mixed strategy of analysis. Firstly, we carried out the maticanalysis of the interviews, followed by quantitative analysis of the initially qualitative data. The results revealed that the most relevant determinants were the appraisal of the threat of HIV and the low perception of HIV risk. Also, the study found many missed opportunities for diagnosis in health-care setting. Low perception of HIV risk was related to unrealistic optimism, low levels of information about HIV, and the presence of stereotypes about people with HIV. High perception of HIV risk was related to strategies to avoid testing. Homosexuals reported a more positive balance between the benefits of knowing their diagnosis and having the disease. The results provide clues that can guide the design of future strategies to promote early diagnosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,357 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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