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Enregistrement W3047701236 · doi:10.1097/adm.0000000000000712

Calls for Access to Safe Injecting Supplies as a Critical Public Health Measure During the COVID-19 Pandemic

2020· article· en· W3047701236 sur OpenAlexaff
Koharu Loulou Chayama, Cara Ng, Ryan McNeil

Notice bibliographique

RevueJournal of Addiction Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBritish Columbia Centre on Substance Use
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug Abuse
Mots-clésSyringeMedicineHarm reductionPandemicHarmEnforcementTransmission (telecommunications)Public healthLaw enforcementCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthMedical emergencyNursingLawPolitical scienceInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: More than 3 decades of research has provided compelling evidence regarding the effectiveness, safety, and cost-effectiveness of needle and syringe programs in reducing syringe-sharing and transmission of HIV, HCV, and other bloodborne infections. However, repressive drug policies and drug law enforcement practices around the world continue to undermine their operations and scale-up, as well as access to harm reduction among people who inject drugs. The COVID-19 pandemic has heightened access barriers to needle and syringe programs, raising concerns about unsafe injecting practices due to inadequate access to safe injecting supplies. This commentary discusses the robust public health responses that are needed at this particularly vulnerable and critical juncture to ensure access to safe injecting supplies and minimize the risk for transmission of bloodborne infections among people who inject drugs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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