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Enregistrement W2089274669 · doi:10.1258/ijsa.2011.010483

Factors associated with repeat visits among clients attending a clinic for sexually transmitted infections in Kisumu, Kenya

2011· article· en· W2089274669 sur OpenAlexaff
Elizabeth L. Pultorak, Elijah Odoyo‐June, J Hayombe, Felix Opiyo, Wycliffe Odongo, J A Ogollah, Stephen Moses, Robin L. Bailey, Supriya D. Mehta

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésMedicineSexually transmitted diseaseFamily medicineOptometryHuman immunodeficiency virus (HIV)Syphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify factors associated with repeat visits among patients attending a clinic for sexually transmitted infections (STIs) in Kisumu, Kenya, we examined records of clinic visits from March 2009 to May 2010. Multivariable logistic regression identified factors associated with repeat visits occurring >30 days after the initial visit. Among 1473 clients (1296 single-visit individuals versus 177 individuals with repeat visits), the median age was 24 years, 67% were men and 8.6% self-reported being HIV-positive. In adjusted analyses, men with repeat visits were more likely to report ≥ 2 recent sexual partners (adjusted odds ratio [aOR] = 1.60) and being HIV-positive (aOR = 2.35). They were less likely to have been referred from other health facilities (aOR = 0.14) and more likely to have urethral discharge at their initial visit (aOR = 2.46). Among women, repeat visits were associated with vaginal discharge (aOR = 2.22), but attending the clinic with a partner was protective (aOR = 0.38). The association between sexual risk, HIV positivity and repeat visits among male clients highlights the need to focus intervention efforts on this group. For women, attending with a partner may reflect a decreased risk of re-infection if both partners are treated and counselled together.

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)0,004
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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