Developing a matrix to identify and prioritise research recommendations in HIV Prevention
Notice bibliographique
Résumé
HIV prevention continues to be problematic in the UK, as it does globally. The UK Department of Health has a strategic direction with greater focus on prevention as part of its World Class Commissioning Programme. There is a need for targeted evidence-based prevention initiatives. This is an exploratory study to develop an evidence mapping tool in the form of a matrix: this will be used to identify important gaps in contemporary HIV prevention evidence relevant to the UK. It has the potential to aid prioritisation in future research. Categories for prevention and risk groups were developed for HIV prevention in consultation with external experts. These were used as axes on a matrix tool to map evidence. Systematic searches for publications on HIV prevention were undertaken using electronic databases for primary and secondary research undertaken mainly in UK, USA, Canada, Australia and New Zealand, 2006-9. Each publication was screened for inclusion then coded. The risk groups and prevention areas in each paper were counted: several publications addressed multiple risk groups. The counts were exported to the matrix and clearly illustrate the concentrations and gaps of literature in HIV prevention. 716 systematic reviews, randomised control trials and other primary research met the inclusion criteria for HIV prevention. The matrix identified several under researched areas in HIV prevention. This is the first categorisation system for HIV prevention and the matrix is a novel tool for evidence mapping. Some important yet under-researched areas have been identified in HIV prevention evidence: identifying the undiagnosed population; international adaptation; education; intervention combinations; transgender; sex-workers; heterosexuals and older age groups. Other research recommendations: develop the classification system further and investigate transferability of the matrix to other prevention areas; evidence syntheses may be appropriate in areas dense with research; have studies with positive findings been translated to practice? The authors of this study invite research suggestions relating to the evidence gaps identified within remits of Public Health or any appropriate NETSCC programme. Follow the 'Suggest Research' links from: http://www.netscc.ac.uk/ . Enter - HIVProject - in optional ID for HTA or in first information box for other programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».