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Enregistrement W2142930944 · doi:10.4172/2155-6113.1000364

Rates and Correlates of Self-Reported Pap Testing in African-Caribbean-Black HIV-Positive Women in Ontario, Canada

2014· article· en· W2142930944 sur OpenAlexafffundabout
N. Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of AIDS & Clinical Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Black africanOmicsBlack womenDemographyCaribbean regionGerontologyTraditional medicineFamily medicineBioinformaticsGender studiesEthnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical dysplasia and cancer are more common and aggressive in HIV-positive women and Papanicolaou (Pap) testing allows for their earlier identification and treatment.Guidelines recommend annual screening for this population.This cross-sectional study assessed prevalence and correlates of self-reported Pap testing among African-Caribbean-Black HIV-positive women who completed an ACASI-administered questionnaire.Participants were recruited through a community health centre in Toronto, Canada.Pap testing history was assessed by a single question asking when the last test was done.Logistic regression examined correlates of Pap testing in the previous year.The 126 participating women's median age was 40 years (IQR=34-46); 53.2% were East African and 16.7% Caribbean.69.9% and 82.1% of women had received a Pap test in the previous year and three years, respectively; 10.6% had never been tested.Age: 35-49 vs. >50 years (OR=6.7,95%,CI=1.7-25.1),being in Canada for >2 years (OR=4.6,95%,CI=1.6-13.5),having >2 sexual partners (OR=3.4,95%,CI=1.1-10.7)or having seen a family doctor within 6 months (OR=2.6,95%,CI=1.1-6.2) were significantly associated with Pap testing in the past year.In conclusion, 70% of participating women did have Pap screening in the past year.Program development to reach the 30% under-screened women should be sought; especially for the 10% who never received screening.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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