HIV incidence among gay men and other men who have sex with men in 2020: where is the epidemic heading?
Notice bibliographique
Résumé
The goal to effectively prevent new HIV infections among gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM) is more challenging now than ever before. Despite declines in the late 1990s and early 2000s, HIV incidence among MSM is now increasing in many low- and high-income settings including the US, with young, adolescent, and racial/ethnic minority MSM being among those at highest risk. Potentiating HIV risks across all settings are individual-, network-, and structural-level factors such as stigma and lack of access to pre-exposure prophylaxis (PrEP) and antiretroviral treatment as prevention. To make a sustained impact on the epidemic, a concerted effort must integrate all evidence-based interventions that will most proximally decrease HIV acquisition and transmission risks, together with structural interventions that will support improved coverage and retention in care. Universal HIV treatment, increased access to HIV testing, and daily oral PrEP have emerged as integral to the prevention of HIV transmission, and such efforts should be immediately expanded for MSM and other populations disproportionately affected by HIV. Respect for human rights and efforts to combat stigma and improve access to prevention services are needed to change the trajectory of the HIV pandemic among MSM.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».