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Enregistrement W3007667202 · doi:10.1080/17441692.2020.1724316

The Ashodaya PrEP project: Lessons and implications for scaling up PrEP from a community-led demonstration project among female sex workers in Mysore, India

2020· article· en· W3007667202 sur OpenAlexaff
Sushena Reza‐Paul, Lisa Lazarus, Raviprakash Maiya, Partha Haldar, Bharat Bhushan Rewari, Mysore S Venugopal, Syed Hafeez Ur Rahman, K. T. Venukumar, Manjula Ramaiah, Akram Pasha, Mukta Sharma, Richard Steen, Robert Lorway

Notice bibliographique

RevueGlobal Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésMedicinePre-exposure prophylaxisCondomPillHuman immunodeficiency virus (HIV)Psychological interventionFamily medicinePreparednessDemographyMen who have sex with menSyphilisNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To inform PrEP roll out, Ashodaya Samithi, a sex workers’ collective, conducted a community-led prospective demonstration project among female sex workers in Mysore and Mandya, India. Following a community preparedness phase and pre-screening, participants were recruited for clinical screening and enrolment, provided PrEP as part of combination HIV prevention, and followed for 16 months. Adherence was measured by self-reported pill intake and by tenofovir blood level testing among a subset of participants. Of the 647 participants enrolled, 640 completed follow-up. Condom use remained stable and no HIV seroconversions occurred. Self-reported daily PrEP intake over the last month was 97.97% at the end of the study. Tenofovir blood levels >40 ng/mL (consistent with steady state dosing) were detected among 80% (n = 68/85) and 90.48% (n = 76/84) of participants at month 3 and 6, respectively. Our study holds important insights for rolling out PrEP in community settings as part of targeted HIV prevention interventions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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