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Enregistrement W3036449759 · doi:10.1016/j.eclinm.2020.100408

Cango Lyec (Healing the Elephant): HIV incidence in post-conflict Northern Uganda

2020· article· en· W3036449759 sur OpenAlexafffund
Achilles Katamba, Martin D. Ogwang, David Zamar, Herbert Muyinda, Alex Oneka, Stella Atim, Kate Jongbloed, Samuel S. Malamba, Tonny Odongping, Anton J. Friedman, Patricia M. Spittal, Nelson K. Sewankambo, Martin T. Schechter

Notice bibliographique

RevueEClinicalMedicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensBC Children's HospitalInstitute of Population and Public HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDemographyIncidence (geometry)Hazard ratioCohortProspective cohort studyConfidence intervalSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Civil war in Northern Uganda resulted in widespread atrocities, human rights violations, and death, and caused millions to flee to internally displaced persons camps. War-related traumas combined with difficulties accessing HIV prevention and health services has led to extreme HIV-related vulnerability among conflict-affected people who survived the war. Objectives were to (1) determine HIV incidence among conflict-affected people in Northern Uganda and (2) identify vulnerabilities associated with HIV infection. METHODS: The Cango Lyec (Healing the Elephant) Project is a prospective cohort involving conflict-affected populations in three districts in Northern Uganda. In 2011, eight randomly selected communities were mapped, and a census was conducted. Consenting participants aged 13-49 years were followed over three rounds of follow-up. Longitudinal data collected included war-related experiences, sexual vulnerabilities, and sociodemographics. Blood samples were tested for HIV-1 at baseline and each 12-month follow-up. Multivariable Cox proportional hazard models determined factors associated with HIV incidence. FINDINGS: Overall, 1920 baseline HIV-negative participants with at least one follow-up contributed 3877 person-years (py) for analysis. Thirty-nine (23 female, 16 male) participants contracted HIV during follow-up. Age- and gender-standardised HIV incidence rate was 10•2 per 1000py (95%CI: 7•2-14•0). Stratified by sex, the age-adjusted HIV incidence was 11•0 per 1000py (95%CI: 6•9-16•6) among women and 9•4 per 1000py (95%CI: 5•3-15•3) among men. Adjusting for confounders, factors associated with risk of HIV included: having been abducted (HR: 3•70; 95%CI: 1•87-7•34), experiencing ≥12 war-related traumatic events (HR: 2•91 95%CI: 1•28-6•60), suicide ideation (HR: 2•83; 95%CI: 1•00-8•03), having ≥2 sexual partners (HR: 4•68; 95%CI: 1•36-16•05), inconsistent condom use (HR: 6•75; 95%CI: 2•49-18•29), and self-reported genital ulcers (HR: 4•39; 95%CI: 2•04-9•45). INTERPRETATION: Conflict-affected participants who had experienced abduction and multiple traumas during the war were at greater risk of HIV infection. Trauma-informed HIV prevention and treatment services, and culturally-safe mental health initiatives, are urgent for Northern Uganda.

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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,326 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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