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Enregistrement W2419467506 · doi:10.7196/samj.2016.v106i6.10639

Heavy alcohol use in patients on highly active antiretroviral therapy: What responses are needed?

2016· article· en· W2419467506 sur OpenAlexaff
Charles Parry, Connie T. Kekwaletswe, Paul A. Shuper, Sebenzile Nkosi, Bronwyn Myers, Neo K. Morojele

Notice bibliographique

RevueSouth African Medical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilSouth African Medical Research Council
Mots-clésMedicineAlcohol Use Disorders Identification TestAuditAlcoholIntervention (counseling)Alcohol consumptionAntiretroviral therapyEnvironmental healthTest (biology)Human immunodeficiency virus (HIV)Family medicinePsychiatryPoison controlInjury preventionViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alcohol has a negative effect on antiretroviral therapy (ART) adherence and HIV treatment outcomes. METHOD: As part of formative work for a project to test the efficacy of an alcohol-focused intervention to reduce alcohol consumption and improve HIV treatment outcomes, we investigated the extent of problem drinking among patients at ART clinics in Tshwane, South Africa (SA), using the Alcohol Use Disorders Identification Test (AUDIT). RESULTS: The finding that a third of drinkers reported hazardous drinking, roughly 10% reported harmful drinking, and a further 10% were possibly alcohol dependent replicates the findings of similar research in the Western Cape and Gauteng provinces of SA. It also points to the need for more routine screening of ART patients for problematic alcohol use. CONCLUSION: The 10-item AUDIT may be too time consuming for health workers in busy ART clinics to administer and score, necessitating even briefer screening instruments for assessing hazardous and harmful drinking.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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