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Enregistrement W3023107993 · doi:10.1136/sextrans-2019-sti.322

P161 Adopting a political economy approach to HIV research: a case study of ongoing conflict in ukraine

2019· article· en· W3023107993 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPolitical economyRecessionUnrestState (computer science)Development economicsPolitical scienceEconomic collapseEconomyEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Armed conflict erupted in eastern Ukraine in 2014. Ukraine has the highest HIV rates in Europe, there is concern that the epidemic can worsen in the current climate. Past research on HIV prevalence in conflict zones has been limited and the few studies that exist yield contradictory results. In this paper we describe the historical events leading up to the current conflict and explore its politico-socio-economic consequences as related to HIV risk. <h3>Methods</h3> This project takes a political economy approach to examine Ukraine as a case study to understand the impact of conflict on HIV and HCV. We undertook archival research to examine the structural factors related to the current conflict and its politico-socio-economic consequences. Political economy draws upon economic, political, historical, cultural and sociological approaches to examine the evolution of states, markets and society. This perspective accounts for a wide range of factors that influence the downstream realities of people living with HIV. It illuminates the structural parameters of conflict within which the epidemics exists. <h3>Results</h3> Preliminary results reveal that the social, political, and economic turmoil leading up to the armed conflict can be traced back to Ukraine’s formation as a sovereign state following the dissolution of the Soviet Union. These factors have also been associated with the beginning of Ukraine’s HIV epidemic. High inflation, deep recessions, and a bourgeoning kleoptocracy led to civil unrest and the ousting of the president which was followed by backlash from Russia. The ensuing conflict has ignited several factors known to contribute to HIV risk such as violence, migration and increased mobilization of armed forces might be expected to exacerbate prevalence. <h3>Conclusion</h3> Ukraine as a case study presents a unique opportunity to examine the influences of conflict on the HIV epidemic before, during and possibly post conflict. <h3>Disclosure</h3> No significant relationships.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,179 · 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