Advancing Migrant Access to Health Services in Europe (AMASE): Protocol for a Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Migrants form a substantial proportion of the population affected by the human immunodeficiency virus (HIV) epidemic in Europe, yet HIV prevention for this population is hindered by poor understanding of access to care and of postmigration transmission dynamics. OBJECTIVE: We present the design and methods of the advancing Migrant Access to health Services in Europe (aMASE) study, the first European cross-cultural study focused on multiple migrant populations. It aims to identify the structural, cultural, and financial barriers to HIV prevention, diagnosis, and treatment and to determine the likely country of HIV acquisition in HIV-positive migrant populations. METHODS: We delivered 2 cross-sectional electronic surveys across 10 countries (Belgium, France, Germany, Greece, Italy, the Netherlands, Portugal, Spain, Switzerland, and United Kingdom). A clinic survey aimed to recruit up to 2000 HIV-positive patients from 57 HIV clinics in 9 countries. A unique study number linked anonymized questionnaire data to clinical records data (viral loads, CD4 cell counts, viral clades, etc). This questionnaire was developed by expert panel consensus and cognitively tested, and a pilot study was carried out in 2 countries. A Web-based community survey (n=1000) reached those living with HIV but not currently accessing HIV clinics, as well as HIV-negative migrants. It was developed in close collaboration with a community advisory group (CAG) made up of representatives from community organizations in 9 of the participating countries. The CAG played a key role in data collection by promoting the survey to higher-risk migrant groups (sub-Saharan Africans, Latin Americans, men who have sex with men, and people who inject drugs). The questionnaires have considerable content overlap, allowing for comparison. Questions cover ethnicity, migration, immigration status, HIV testing and treatment, health-seeking behavior, sexual risk, and drug use. The electronic questionnaires, which were available in 15 languages, allowed for complex routing, preventing respondents from answering irrelevant questions. RESULTS: In total, we recruited 2249 participants from 57 HIV clinics as part of the clinic survey and retrieved 1637 complete responses as part of the community survey. CONCLUSIONS: The findings will provide much-needed information for improving HIV prevention interventions and access to services for migrant communities.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».