A Cross-Sectional Study on Attitudes to and Understanding of Risk of Acquisition of HIV: Design, Methods and Participant Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The annual number of new human immunodeficiency virus (HIV) infections in the United Kingdom among men who have sex with men (MSM) has risen, and remains high among heterosexuals. Increasing HIV transmission among MSM is consistent with evidence of ongoing sexual risk behavior in this group, and targeted prevention strategies are needed for those at risk of acquiring HIV. OBJECTIVE: The Attitudes to and Understanding of Risk of Acquisition of HIV (AURAH) study was designed to collect information on HIV negative adults at risk of HIV infection in the United Kingdom, based on the following parameters: physical and mental health, lifestyle, patterns of sexual behaviour, and attitudes to sexual risk. METHODS: Cross-sectional questionnaire study of HIV negative or undiagnosed sexual health clinic attendees in the United Kingdom from 2013-2014. RESULTS: Of 2630 participants in the AURAH study, 2064 (78%) were in the key subgroups of interest; 580 were black Africans (325 females and 255 males) and 1484 were MSM, with 27 participants belonging to both categories. CONCLUSIONS: The results from AURAH will be a significant resource to understand the attitudes and sexual behaviour of those at risk of acquiring HIV within the United Kingdom. AURAH will inform future prevention efforts and targeted health promotion initiatives in the HIV negative population.
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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 | 0,010 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».