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Enregistrement W2170547488 · doi:10.1080/13623690801950260

HIV/AIDS in African militaries: an ecological analysis

2008· article· en· W2170547488 sur OpenAlexaff
Oumar Ba, Christopher O’Regan, Jean B. Nachega, Curtis Cooper, Aranka Anema, Beth Rachlis, Edward J. Mills

Notice bibliographique

RevueMedicine Conflict & Survival · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensAIDS VancouverUniversity of OttawaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyOdds ratioConfidence intervalPopulationMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)PrevalencePandemicOddsMilitary personnelEnvironmental healthImmunologyGeographyLogistic regressionInternal medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The HIV/AIDS pandemic is considered a security threat. Policy-makers have warned of destabilization of militaries due to massive troop deaths. Estimates of the rate of HIV within African militaries have been as high as 90 per cent. We aimed to determine if HIV prevalence within African militaries is higher than their host nation prevalence rates. Using systematic searching and access to United States Department of Defense data, we abstracted data on prevalence within militaries and their host communities. We conducted a random effects pooled analysis to determine differences in HIV prevalence rates in the military versus the host population. We obtained data on 21 African militaries. In general, HIV prevalence within the military is elevated compared to the general population. The differences were significant (odds ratio 1.97, 95% confidence interval: 1.58-2.45, P < 0.001). Further, inflated rates of HIV in militaries compared to non-military males of similar age were also significant (6.09, 4.47-8.30, P < or = 0.0001). States with recent conflicts and wars had elevated military rates, but these were also not significant (P = 0.4). Population levels predicted military prevalence rates (P < or = 0.001). HIV/AIDS prevalence rates in most African militaries are significantly elevated compared to their host communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,228
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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