An overview of recent evidence on barriers and facilitators to HIV testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: in 2012, which identified several barriers and facilitators for HIV testing. OBJECTIVE: . METHODS: A review of the literature published between 2010 and 2014 was conducted using Scopus, PubMed (MEDLINE), and the Cochrane Library; websites of groups such as the Centers for Disease Control and Prevention, European Centre for Disease Prevention and Control, Australian Department of Health, and New Zealand Ministry of Health were searched for recent reports. Studies were categorized based on the barrier or facilitator identified, and the results were summarized. RESULTS: In addition to the known barriers of lack of perceived risk, lack of comfort or knowledge, provider time constraints, and fear of the diagnosis, stigma and discrimination, new studies have identified additional barriers including: fear regarding disclosure or lack of confidentiality, lack of access, lack of compensation of providers, and lack of human resources to carry out testing. In addition to the known facilitators of increased awareness and normalization of HIV screening and testing, opt-out testing was identified as a facilitator in recent studies. CONCLUSION: Since 2010, research has advanced our knowledge of barriers and facilitators and can be applied to help decrease the number of undiagnosed HIV infections.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».