A picture is worth a thousand words: maps of HIV indicators to inform research, programs, and policy from NA‐ACCORD and CCASAnet clinical cohorts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Maps are powerful tools for visualization of differences in health indicators by geographical region, but multi-country maps of HIV indicators do not exist, perhaps due to lack of consistent data across countries. Our objective was to create maps of four HIV indicators in North, Central, and South American countries. METHODS: Using data from the North American AIDS Cohort Collaboration on Research and Design (NA-ACCORD) and the Caribbean, Central, and South America network for HIV epidemiology (CCASAnet), we mapped median CD4 at presentation for HIV clinical care, proportion retained in HIV primary care, proportion prescribed antiretroviral therapy (ART), and the proportion with suppressed plasma HIV viral load (VL) from 2010 to 2012 for North, Central, and South America. The 15 Canadian and US clinical cohorts and 7 clinical cohorts in Argentina, Brazil, Chile, Haiti, Honduras, Mexico, and Peru represented approximately 2-7% of persons known to be living with HIV in these countries. RESULTS: Study populations were selected for each indicator: median CD4 at presentation for care was estimated among 14,811 adults; retention was estimated among 87,979 adults; ART use was estimated among 84,757 adults; and suppressed VL was estimated among 51,118 adults. Only three US states and the District of Columbia had a median CD4 at presentation >350 cells/mm(3). Haiti, Mexico, and several states had >85% retention in care; lower (50-74%) retention in care was observed in the US West, South, and Mid-Atlantic, and in Argentina, Brazil, and Peru. ART use was highest (90%) in Mexico. The percentages of patients with suppressed VL in the US South and Northeast were lower than in most of Central and South America. CONCLUSIONS: These maps provide visualization of gaps in the quality of HIV care and allow for comparison between and within countries as well as monitoring policy and programme goals within geographical boundaries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».