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Enregistrement W3095395098 · doi:10.1002/jia2.25630

A call to improve understanding of Undetectable equals Untransmittable (U = U) in Brazil: a web‐based survey

2020· article· en· W3095395098 sur OpenAlexaff
Thiago S. Torres, Joseph Cox, Luana MS Marins, Daniel R. B. Bezerra, Valdiléa G. Veloso, Beatriz Grinsztejn, Paula M. Luz

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFundação Oswaldo CruzConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicineSloganLogistic regressionDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menFamily medicineGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Currently, the slogan "Undetectable = Untransmittable" (U = U), launched to disseminate scientific evidence on how people living with HIV (PLHIV) on antiretroviral treatment with suppressed viral load cannot transmit HIV to their sexual partners, is still challenged by individuals with differential acceptance across populations. In this study, we documented the perceived accuracy of U = U in Brazil in three different groups: PLHIV, HIV-negative/unknown cisgender gay/bisexual men who have sex with men (GBM) and HIV-negative/unknown other populations (POP). METHODS: Adult (age ≥ 18y) Brazilians were recruited during October 2019 to complete a web-based survey advertised on Grindr, Facebook and WhatsApp. Perceived accuracy of U = U was assessed with the question: "With regards to HIV-positive individuals transmitting HIV through sexual contact, how accurate do you believe the slogan U = U is?" Response options ranged from 1 (Completely inaccurate) to 4 (Completely accurate) plus a fifth option (I don't know what "undetectable" means). Participants' characteristics were described according to perceived accuracy of U = U. Logistic regression models assessed the factors associated with perceived accuracy of U = U (completely accurate vs. partially accurate/inaccurate or completely inaccurate) by group. RESULTS: Of 2311 individuals accessing the questionnaire, 1690 (73.1%) met inclusion/exclusion criteria and completed it. Of these, 347 (20.5%) were PLHIV, 785 (46.4%) GBM and 558 (33.0%) POP. More PLHIV perceived U = U as completely accurate (79.0%), compared to 44.2% GBM and 17.2% POP (p < 0.001). Among PLHIV, Black identity was associated with decreased odds of perceiving U = U as completely accurate while having a steady partner was associated with increased odds. Among GBM, being gay, having middle/higher income, being a resident of state capital metropolitan areas and ever testing for HIV were associated with increased odds. Lastly, among POP, ever testing for HIV increased the odds of perceiving U = U as completely accurate. CONCLUSIONS: There was a significant difference in perceived accuracy of U = U across population groups. Accurate understanding of the slogan needs to be promoted in more vulnerable populations such as PLHIV of Black identity and GBM of lower income to maximize individual and societal prevention benefits. Moreover, broader understating of U = U among the general population can help decrease societal stigma towards PLHIV.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,284 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations60
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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