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Enregistrement W2162838583 · doi:10.1093/cid/ciu339

Modeling Scenarios for the End of AIDS

2014· article· en· W2162838583 sur OpenAlexafffund
Viviane D. Lima, Harsha Thirumurthy, James G. Kahn, Jorge Saavedra, Carlos F. Cárceres, Alan Whiteside

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensCentre for International Governance InnovationAIDS Vancouver
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTreatment as preventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyPublic healthTransmission (telecommunications)EpidemiologyEnvironmental healthVirologyIntensive care medicineViral loadPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the end of 2012, 3 decades after the human immunodeficiency virus (HIV) was first identified, neither a cure nor a fully preventive vaccine was available. Despite multiple efforts, the epidemic remains an exceptional public health challenge. At the end of 2012, it was estimated that, globally, 35 million people were living with HIV, 2.3 million had become newly infected, and 1.6 million had died from AIDS-related causes. Despite substantial prevention efforts and increases in the number of individuals on highly active antiretroviral therapy (HAART), the epidemic burden continues to be high. Here, we provide a brief overview of the epidemiology of HIV transmission, the work that has been done to date regarding HIV modeling in different settings around the world, and how to finance the response to the HIV epidemic. In addition, we suggest discussion topics on how to move forward with the prevention agenda and highlight the role of treatment as prevention (TasP) in curbing the epidemic.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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