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Enregistrement W2399289168 · doi:10.1097/coh.0000000000000212

Constructing the cascade of HIV care

2015· review· en· W2399289168 sur OpenAlexaff
Noah Haber, Deenan Pillay, Kholoud Porter, Till Bärnighausen

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in HIV and AIDS · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesUniversity College LondonWellcome TrustHarvard T.H. Chan School of Public Health
Mots-clésCascadeHuman immunodeficiency virus (HIV)Computer scienceMedicineIntensive care medicineVirologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Although the concept of the HIV treatment cascade has reached nearly ubiquitous acceptance in international HIV policy and research, methods for estimating it vary drastically. These variations become increasingly important as the focus of the HIV response shifts from emergency response to long-term outcomes and financial and organizational sustainability. We review the history of the cascade and the current literature and develop the first comprehensive typology of cascade scope and methods. RECENT FINDINGS: We define the cascade scope in terms of both breadth (range from first to final event) and depth (given breadth, number of cascade stages that analyzed). We distinguish cascade measurement according to four dimensions: denominator-denominator linkage (data used for cascade construction are linked at the individual level across stages); denominator-numerator linkage (data are linked at the individual level within each stage); single vs. multiple populations from which data sources are drawn; and longitudinal vs. cross-sectional design. SUMMARY: Everything else equal, we would prefer broader and deeper cascades, denominator-denominator linkage, denominator-numerator linkage, single population, and longitudinal data over their respective alternatives. Increased investments in population-based cohorts and data linkage are required to complement clinical cohorts for 'broad' longitudinal cascade analyses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,477

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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