Overview: the role of emergent properties of complex systems in the epidemiology and prevention of sexually transmitted infections including HIV infection
Notice bibliographique
Résumé
This supplement of Sexually Transmitted Infections highlights the role of emergent properties of complex systems in the epidemiology and prevention of sexually transmitted infections (STI) including HIV infection. All units of observation, measurement and intervention in STI epidemiology and prevention, including populations, behaviours, intervention packages and health systems through which interventions are delivered constitute complex systems with emergent properties. Emergent properties of complex systems thus play an important role in the extent and patterns of spread of infection; they also need to be considered in the development of prevention strategies including the choice of intervention packages; target populations and required coverage and duration of interventions. The following overview describes types of emergent properties of complex systems, many of which are reflected in the 15 articles compiled in the supplement, and summarises the main issues presented by the authors from theoretical, methodological, practical and policy perspectives. The STI epidemiology and prevention literature has long reflected the recognition of multiple levels of causation of epidemiological patterns, prevention strategies and their impact.1 2 Discussions of individual and population-level approaches to epidemiology and prevention,1 and multilevel strategies for analysis of epidemiological data and planning and implementation of preventive interventions,2 have been around for over a decade and are well accepted. However, despite their inclusion in earlier publications, the constructs of complex systems marked by emergent properties inherent in the concepts of ‘population’ and ‘multilevel’, which have received increased attention in epidemiology in recent years, have not made their way into mainstream epidemiological and prevention thought in the STI/HIV field. Simply stated, a complex system is made up of a large number of …
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».