Future challenges for diagnostic research: striking a balance between simplicity and complexity
Notice bibliographique
Résumé
Background HIV transmission among men who have sex with men has recently become a major concern in China. Little is known, however, about HIV transmission among male sex workers (MSW). This study aimed to investigate HIV infection prevalence and risk factors among MSW in Shenzhen, China. Materials and methods Following formative research, a cross-sectional study was conducted using time–location sampling among MSW in Shenzhen, from April to July 2008. Behavioural and serological data on HIV and syphilis were collected. The risk factors for HIV infection were analysed using a logistic regression model. Results In total, 394 MSW were recruited for the survey. The prevalence of HIV and syphilis among these workers was 5.3% and 14.3%, respectively. Only a quarter of the MSW self-identified as homosexual. More than 70% had sex with both men and women. HIV-related knowledge levels were high regardless of HIV serostatus. Consistent condom use was low (37.1%) and varied by type of sexual partner. Factors including more non-commercial male partners, working in small home-based family clubs, being drunk before sexual intercourse, having a history of HIV tests, syphilis infection and a short period of residence in Shenzhen were associated with an increased risk of HIV infection. Conclusions High-risk sexual practices were common among MSW regardless of their high level of HIV awareness. The working venues were associated with HIV infection and a recent test for HIV was a potential predictor of HIV infection. The time–location sampling method was found to be an appropriate way of recruiting MSW for this study, especially those without fixed working places.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,268 | 0,316 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,035 |
| Communication savante | 0,016 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».