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Enregistrement W2588052450 · doi:10.1521/aeap.2017.29.1.62

“HIV Is Not Going to Kill Me, Old Age Is!”: The Intersection of Aging and HIV for Older HIV-Infected Adults in Rural Communities

2017· article· en· W2588052450 sur OpenAlexaff
Katherine Quinn, Chris Sanders, Andrew E. Petroll

Notice bibliographique

RevueAIDS Education and Prevention · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineGerontologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Qualitative researchPsychological interventionRural areaThematic analysisPopulationEnvironmental healthFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Older adults with HIV/AIDS living in rural areas face unique challenges to accessing HIV care and medications, and suffer greater mortality than non-rural HIV-infected individuals. This qualitative study examined the intersection of aging and HIV to identify factors that affect overall health, engagement in care, and medication adherence among this understudied population. Qualitative interviews were conducted by phone with 29 HIV-positive adults over the age of 50 living in U.S. rural counties and analyzed using thematic content analysis. Individuals reported complex medical needs in addition to their HIV and noted difficulty discerning whether symptoms were associated with HIV or aging. Although reported medication adherence rates were high, participants also cited several barriers to maintaining adherence. Given the increase in rural individuals living with HIV, interventions are needed to address the complex intersection of aging and HIV, especially for those in rural environments.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,342 · 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'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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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