Context, COVID-19 and comorbidities: exploring emergent directions in syndemics and HIV research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of review The purpose of this review is to identify themes across articles that aimed to explore HIV-related syndemics in 2020 and 2021 and to discuss their implications for research on syndemics. Recent findings We identified 189 articles on syndemics between 2020 and 2021. Key themes across studies included COVID-19; mental health and psychosocial challenges; substance use; socio-structural factors; protective factors; and methodological approaches. COVID-19's implications for HIV syndemic research were discussed. Mental health and substance use research largely examined linkages with sexual practices or reduced HIV care retention. Researchers examined associations between socio-structural variables (e.g. poverty) and elevated HIV exposure, reduced HIV testing and poorer health. Concepts of water insecurity and ‘ecosyndemics’ were also raised, as was the importance of attending to noncommunicable diseases and comorbidities. Most studies did not assess interactions between health conditions, signalling the need for methodological grounding in the foundational concepts of syndemic theory. Summary Most studies recommended that HIV prevention and care research attend to the interplay between poor mental health, substance use and multidimensional violence. Increased attention to structural factors, particularly exacerbated poverty in the COVID-19 pandemic, is required. Research can identify protective factors to harness to advance HIV prevention and care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».