Understanding the Impact of Maternal HIV Infection on the Health and Well-Being of Mothers and Infants in South Africa: Siyakhula Collaborative Workshop Report
Notice bibliographique
Résumé
The Siyakhula study is an ongoing, observational cohort study in Pretoria, South Africa, that aims to understand how maternal HIV infection and perinatal environmental factors shape development and health in infants who are HIV-exposed (in utero and during breastfeeding) but remain uninfected themselves (HEU). The Siyakhula Collaborative Workshop, which took place at the Research Centre for Maternal, Fetal, Newborn & Child Health Care Strategies at Kalafong Hospital in Pretoria, South Africa on November 15-16, 2018, brought together a group of international health scientists, clinicians, and stakeholders, including women with lived experience, to build capacity for research and training on the impact of HIV infection on women's and infants' health across geographical and disciplinary boundaries. The workshop sought to summarise the state of knowledge on the effects of being HEU on infant development and health in the first two years of life, identify gaps in existing research on modifiable exposures that may be associated with poor infant development, and develop ideas for novel research and interventions to lessen or prevent adverse health outcomes in pregnant or breastfeeding people living with HIV. These proceedings summarise the pre-workshop consensus process that was used to identify priority areas to discuss during small-group breakout sessions, as well as the themes and key challenges that emerged from these discussions during the workshop.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,034 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».