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Enregistrement W2793176791 · doi:10.1016/j.jana.2018.02.004

Nurse-Led HIV PEP Program Used by Men at High Risk for HIV Seroconversion

2018· article· en· W2793176791 sur OpenAlexafffundabout
Patrick O’Byrne, Paul MacPherson, Lauren Orser

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association of Nurses in AIDS Care · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensOttawa Public HealthOttawa Hospital
Organismes subventionnairesOntario HIV Treatment Network
Mots-clésMen who have sex with menMedicineSeroconversionHuman immunodeficiency virus (HIV)SyndemicTransmission (telecommunications)Post-exposure prophylaxisPopulationFamily medicineEnvironmental healthDemographySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We trialed a nurse-led HIV postexposure prophylaxis (PEP) program in two sexually transmitted infection clinics in Ottawa, Canada. From September 5, 2013 to September 4, 2015, 112 persons sought PEP: 103 were male, of whom 84 were men who have sex with men (MSM). Seventy-two patients (59 MSM) initiated PEP; 11 were diagnosed with HIV: 6 diagnoses occurred during initial assessment (all MSM; 1 also shared injection equipment); 5 MSM were diagnosed with HIV within 1 year of seeking PEP. This level of positivity indicated that, when access is facilitated, individuals at high risk of HIV seek PEP. However, the 8.5% of MSM who seroconverted within a year of taking PEP demonstrated that this group remained at risk and needed additional prevention services. Delivery of PEP should include provision of medication, as well as an opportunity to address individual-level HIV risk strategies and population-level syndemic conditions that contribute to ongoing HIV transmission among MSM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,322 · 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
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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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