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Enregistrement W2119016591 · doi:10.1093/cid/ciu044

Disparities in the Quality of HIV Care When Using US Department of Health and Human Services Indicators

2014· article· en· W2119016591 sur OpenAlexafffund
Peter F. Rebeiro, John T. Brooks, Kate Buchacz, Kelly A. Gebo, Jeffrey N. Martin, Robert S. Hogg, Jennifer E. Thorne, Michael Klein, M. John Gill, Timothy R. Sterling, Baligh R. Yehia, Michael J. Silverberg, Heidi M. Crane, Amy C. Justice, Richard D. Moore, Michael A. Horberg, Gregory D. Kirk, Constance A. Benson, Ronald J. Bosch, Ann C. Collier, Steve Boswell, Chris Grasso, Kenneth H. Mayer, P. Richard Harrigan, J. S. Montaner, Angela Cescon, Hasina Samji, John T. Carey, James J. Goedert, Lisa P. Jacobson, Marina B. Klein, Sean B. Rourke, Ann N. Burchell, Anita Rachlis, Robert F. Hunter-Mellado, Ángel M. Mayor, Steven G. Deeks, Michael S. Saag, Michael J. Mugavero, James H. Willig, Joseph J. Eron, S. Napravnik, Robert Dubrow, David A. Fiellin, David W. Haas, Sally Bebawy, Megan Turner, Kathryn Anastos, Mari M. Kitahata, Rosemary G. McKaig, Arthur M. Freeman, Carol Lent, Stephen E. Van Rompaey, L. Morton, William B. Lober, Stephen J. Gange, Keri N. Althoff, Alison G. Abraham, Bryan Lau, J. Zhang, J. Jing, Elizabeth T. Golub, Shari Modur, David Hanna, Cherise Wong, A. Mendes

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAIDS VancouverMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Eye InstituteNational Cancer InstituteNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Center for Advancing Translational SciencesHealth Resources and Services AdministrationU.S. Public Health ServiceNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Research ResourcesCenters for Disease Control and PreventionEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentGovernment of AlbertaAgency for Healthcare Research and QualityAllerganNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchSantenNational Institute of Mental HealthPfizerAustralian GovernmentGilead SciencesNational Institute on Drug AbuseBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Human servicesPsychological interventionHealth careFamily medicineGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We estimated US Department of Health and Human Services (DHHS)-approved human immunodeficiency virus (HIV) indicators. Among patients, 71% were retained in care, 82% were prescribed treatment, and 78% had HIV RNA ≤200 copies/mL; younger adults, women, blacks, and injection drug users had poorer outcomes. Interventions are needed to reduce retention- and treatment-related disparities.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,395 · 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

Citations75
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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