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Enregistrement W2793287989 · doi:10.1097/qai.0000000000001639

Brief Report: HIV Postexposure Prophylaxis-in-Pocket (“PIP”) for Individuals With Low-Frequency, High-Risk HIV Exposures

2018· article· en· W2793287989 sur OpenAlexafffundabout
Ethan Tumarkin, Amila Heendeniya, Pauline Murphy, Tania Placido, Darrell H. S. Tan, Isaac I. Bogoch

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Post-exposure prophylaxisPre-exposure prophylaxisYoung adultPediatricsSidaRetrospective cohort studyViral diseaseImmunologyInternal medicineMen who have sex with menSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: On-demand preexposure prophylaxis may reduce one's risk of HIV acquisition; however, it is unclear if individuals with a very low frequency of HIV exposures are conferred adequate protection. We evaluated a novel approach dubbed HIV postexposure prophylaxis-in-pocket ("PIP"), for individuals with a low frequency of high-risk HIV exposures. SETTING: Two HIV clinics in Toronto, Canada, managing HIV prevention cases. METHODS: A retrospective evaluation of patients referred to HIV clinics for preexposure prophylaxis between January 1, 2013, and September 30, 2017, inclusive. After counseling and education, selected patients were initiated on PIP if they were having very infrequent HIV exposures. RESULTS: Thirty patients were prescribed PIP. Four patients (13.3%) used PIP during this study. There were no HIV seroconversions in 21.8 cumulative patient-years of PIP. CONCLUSIONS: PIP may be a useful HIV prevention modality for individuals with a very low frequency of HIV exposures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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