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Enregistrement W3014130863 · doi:10.1136/bmjopen-2019-032876

Longitudinal cohort of HIV-negative transgender women of colour in New York City: protocol for the TURNNT (‘Trying to Understand Relationships, Networks and Neighbourhoods among Transgender women of colour’) study

2020· article· en· W3014130863 sur OpenAlexfundno aff
Denton Callander, John A. Schneider, Asa Radix, Basile Chaix, Roberta Scheinmann, Gia Love, Jordyn Smith, Seann D. Regan, Ichiro Kawachi, Kiara St James, Yusuf Ransome, Cristina Herrera, Sari L. Reisner, Ceyenne Doroshow, Tonia Poteat, Kim Watson, Rachel Bluebond‐Langner, Nala Toussaint, Robert Garofalo, Jae Sevelius, Dustin T. Duncan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Mental HealthYork University
Mots-clésMedicineTransgenderTransgender womenHuman immunodeficiency virus (HIV)Transgender PersonGerontologyPublic healthCohort studyDemographyFamily medicineGender studiesMen who have sex with menPathologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In the USA, transgender women are among the most vulnerable to HIV. In particular, transgender women of colour face high rates of infection and low uptake of important HIV prevention tools, including pre-exposure prophylaxis (PrEP). This paper describes the design, sampling methods, data collection and analyses of the TURNNT ('Trying to Understand Relationships, Networks and Neighbourhoods among Transgender women of colour') study. In collaboration with communities of transgender women of colour, TURNNT aims to explore the complex social and environmental (ie, neighbourhood) structures that affect HIV prevention and other aspects of health in order to identify avenues for intervention. METHODS AND ANALYSES: TURNNT is a prospective cohort study, which will recruit 300 transgender women of colour (150 Black/African American, 100 Latina and 50 Asian/Pacific Islander participants) in New York City. There will be three waves of data collection separated by 6 months. At each wave, participants will provide information on their relationships, social and sexual networks, and neighbourhoods. Global position system technology will be used to generate individual daily path areas in order to estimate neighbourhood-level exposures. Multivariate analyses will be conducted to assess cross-sectional and longitudinal, independent and synergistic associations of personal relationships (notably individual social capital), social and sexual networks, and neighbourhood factors (notably neighbourhood-level social cohesion) with PrEP uptake and discontinuation. ETHICS AND DISSEMINATION: The TURNNT protocol was approved by the Columbia University Institutional Review Board (reference no. AAAS8164). This study will provide novel insights into the relationship, network and neighbourhood factors that influence HIV prevention behaviours among transgender women of colour and facilitate exploration of this population's health and well-being more broadly. Through community-based dissemination events and consultation with policy makers, this foundational work will be used to guide the development and implementation of future interventions with and for transgender women of colour.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,008

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 Opus0,348
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,124 · 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
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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