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Enregistrement W3037108259 · doi:10.1177/2325958220931735

Trends and Sex Differences in Access to HIV Care with Scale Up of National HIV Treatment Guidelines in Pune, India

2020· article· en· W3037108259 sur OpenAlexaff
Priyanka Raichur, Sonali Salvi, Shashikala Sangle, Amol Chavan, Smita Nimkar, Gajanan Gawande, Bharat Bhushan Rewari, Jyoti S. Mathad, Katherine N. McIntire, Amita Gupta, Ivan Marbaniang, Vidya Mave

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Association of Providers of AIDS Care (JIAPAC) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesamfAR, The Foundation for AIDS Research
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral therapyDemographyAntiretroviral treatmentMen who have sex with menFamily medicineViral load

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Test and treat is the current global standard, yet sex differences persist in access to HIV care. We assessed the differences in presentation and antiretroviral therapy (ART) uptake by sex and ART-eligibility period among ART-naive adults registered at a public ART center in India. Four ART eligibility periods were defined by programmatically determined CD4 criteria (periods I-IV: CD4 <200, <350, ≤500 cells/μL, and any CD4) between January 2005 and December 2017. Of 23 957 participants, 12 510 were male. Men consistently presented with lower median CD4 count (period I-IV, P < .05) and higher median age (period I-III, P < .001) than women. From period I to IV, median age increased in women ( P < .0001), ART initiation time decreased in both sexes ( P < .001), and median CD4 remained <200 cells/µL in men. Advanced HIV disease and increasing age at presentation are persistent sex-specific trends which warrant innovative HIV testing strategies in both sexes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,315 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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