America’s HIV Epidemic Analysis Dashboard: Protocol for a Data Resource to Support Ending the HIV Epidemic in the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Ending the HIV Epidemic (EHE) plan aims to end the HIV epidemic in the United States by 2030. Having timely and accessible data to assess progress toward EHE goals at the local level is a critical resource to achieve this goal. OBJECTIVE: The aim of this paper was to introduce America's HIV Epidemic Analysis Dashboard (AHEAD), a data visualization tool that displays relevant data on the 6 HIV indicators provided by the Centers for Disease Control and Prevention. AHEAD can be used to monitor progress toward ending the HIV epidemic in local communities across the United States. Its objective is to make data available to stakeholders, which can be used to measure national and local progress toward 2025 and 2030 EHE goals and to help jurisdictions make local decisions that are grounded in high-quality data. METHODS: AHEAD displays data from public health data systems (eg, surveillance systems and census data), organized around the 6 EHE indicators (HIV incidence, knowledge of HIV status, HIV diagnoses, linkage to HIV medical care, viral HIV suppression, and preexposure prophylaxis coverage). Data are displayed for each of the EHE priority areas (48 counties in Washington, District of Columbia, and San Juan, Puerto Rico) which accounted for more than 50% of all US HIV diagnoses in 2016 and 2017 and 7 primarily southern states with high rates of HIV in rural communities. AHEAD also displays data for the 43 remaining states for which data are available. Data features prioritize interactive data visualization tools that allow users to compare indicator data stratified by sex at birth, race or ethnicity, age, and transmission category within a jurisdiction (when available) or compare data on EHE indicators between jurisdictions. RESULTS: AHEAD was launched on August 14, 2020. In the 11 months since its launch, the Dashboard has been visited 26,591 times by 17,600 unique users. About one-quarter of all users returned to the Dashboard at least once. On average, users engaged with 2.4 pages during their visit to the Dashboard, indicating that the average user goes beyond the informational landing page to engage with 1 or more pages of data and content. The most frequently visited content pages are the jurisdiction webpages. CONCLUSIONS: The Ending the HIV Epidemic plan is described as a "whole of society" effort. Societal public health initiatives require objective indicators and require that all societal stakeholders have transparent access to indicator data at the level of the health jurisdictions responsible for meeting the goals of the plan. Data transparency empowers local stakeholders to track movement toward EHE goals, identify areas with needs for improvement, and make data-informed adjustments to deploy the expertise and resources required to locally tailor and implement strategies to end the HIV epidemic in their jurisdiction.
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 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 | 0,093 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,152 | 0,041 |
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 ».