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Enregistrement W2918022660 · doi:10.14745/ccdr.v44i12a03

HIV in Canada—Surveillance Report, 2017

2018· article· en· W2918022660 sur OpenAlexafffundvenueabout
Nisrine Haddad, JS Li, S Totten, M McGuire

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesBritish Columbia Centre for Disease ControlDepartment of Health, Western Cape GovernmentInstitut National de Santé Publique du QuébecNova Scotia Department of Health and WellnessMinistry of Health, SaskatchewanPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPublic healthPopulationDemographyMedicinePublic health surveillanceEthnic groupImmigrationHuman immunodeficiency virus (HIV)GeographyRefugeeEnvironmental healthFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Human immunodeficiency virus (HIV) is a global public health issue with an estimated 1.8 million people newly infected in 2017. OBJECTIVE: To provide a descriptive overview of reported cases of HIV in Canada by geographic location, sex, age group, exposure category and race/ethnicity, from 1985-2017, with a focus on the most recent data. METHODS: The Public Health Agency of Canada (PHAC) monitors HIV through the national HIV/AIDS Surveillance System, which is a passive, case-based system that collates non-nominal data voluntarily submitted and validated by all Canadian provinces and territories. Additional data sources presented here include data on immigration-related medical screening for HIV by Immigration, Refugees and Citizenship Canada and data on infants perinatally-exposed to HIV submitted by the Canadian Perinatal HIV Surveillance Program. Data were collated, tables and figures were prepared and descriptive statistics were applied by PHAC and validated by each province and territory. RESULTS: A total of 2,402 new HIV diagnoses were reported in 2017 in Canada; an increase of 3% compared with 2016 and an increase of 17.1% since 2014. The national diagnosis rate increased slightly, from 6.4 per 100,000 population in 2016 to 6.5 per 100,000 population in 2017. In 2017, while Ontario continued to account for the highest number (n=935) and proportion (38.9%) of reported HIV cases, Saskatchewan reported the highest provincial diagnosis rate (15.5 per 100,000 population). In 2017, the diagnostic rate for males at 9.9 per 100,000 population was higher than for females at 3.2 per 100,000 population. As in 2016, the 30-39 year age group had the highest HIV diagnosis rate at 14.8 per 100,000 population. The "gay, bisexual and other men who have sex with men" exposure category continued to represent almost half (46.4%) of all reported HIV cases in adults. In 2017, the absolute number of HIV-positive migrants entering Canada increased to a total number of 835 migrants. One mother-to-child HIV transmission was confirmed in a mother who did not receive any perinatal antiretroviral therapy and two transmissions were confirmed in mothers who did receive perinatal antiretroviral therapy. CONCLUSION: Similar to the annual changes that have been reported since 2014, the number and rate of reported HIV cases in Canada in 2017 increased slightly compared with 2016. Additional data and analysis are needed to determine the extent to which these findings reflect an increase in HIV transmission, an increase in HIV testing, changes in reporting practices and an increase in the number of HIV-positive people migrating to Canada.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations96
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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