P586 Ikajurniq: an inuit cascade of care framework for sexually transmitted and blood borne infections
Notice bibliographique
Résumé
Background Introduction: Inuit in Canada are experiencing high rates of sexually transmitted and blood-borne infections (STBBIs). While there is limited Inuit-specific statistical information, we know that chlamydia, gonorrhea and syphilis rates in Inuit regions are high. A central approach to reducing STBBIs among Inuit communities is the development of effective methods to increase the number of Inuit being tested, diagnosed and treated before they spread infection to others. Methods At its inaugural meeting in November 2017, the National Inuit Sexual Health Network, made up of sexual health experts and community representatives, developed an Inuit-specific STBBI Cascade of Care framework called Ikajurniq – meaning “the act of helping”. Results Ikajurniq builds on best practices in prevention and treatment of STBBIs in Canada, while recognizing both the particular challenges and the known enablers in reaching, testing and treating Inuit with STBBIs in northern communities. Conclusions Inuit experience high rates of STBBIs and face particular challenges in completing the testing and treatment journey. The enablers described in Ikajurniq can greatly increase the number of Inuit who successfully navigate the STBBI cascade of care. Disclosure No significant relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».