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Enregistrement W4210716530 · doi:10.1093/cid/ciac102

The International Sexual Health And REproductive Health during COVID-19 (I-SHARE) Study: A Multicountry Analysis of Adults from 30 Countries Prior to and During the Initial Coronavirus Disease 2019 Wave

2022· review· en· W4210716530 sur OpenAlexaff
Jennifer Toller Erausquin, Rayner Kay Jin Tan, Maximiliane Uhlich, Joel M Francis, Navin Kumar, Linda Campbell, Wei‐Hong Zhang, Takhona Grace Hlatshwako, Priya Kosana, Sonam Shah, Erica M. Brenner, Lore Remmerie, Aamirah Mussa, Kateřina Klapilová, Kristen P. Mark, Gabriela Perotta, Amanda Gabster, Edwin Wouters, Sharyn Burns, Jacqueline Hendriks, Devon J. Hensel, Simukai Shamu, Jenna Marie Strizzi, Tammary Esho, Chelsea Morroni, Stefano Eleuteri, Norhafiza Sahril, Wah Yun Low, Leona Plášilová, Gunta Lazdāne, Michael Marks, Adesola Olumide, Amr Abdelhamed, Alejandra López Gómez, Kristien Michielsen, Caroline Moreau, Joseph D. Tucker, Adedamola Adebayo, Emmanuel Adebayo, Noor Ani Ahmad, Nicolas D. Brunet, Anna Kågesten, Elizabeth Kemigisha, Eneyi E. Kpokiri, Ismaël Maatouk, Griffins Manguro, Filippo Maria Nimbi, Pedro Nobre, Caitlin Alsandria O’Hara, Oloruntomiwa Oyetunde, Muhd Hafizuddin Taufik Ramli, Dace Rezeberga, Juan Carlos Rivillas, Kun Tang, Ines Tavares

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Impact on Reproduction
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Reproductive health2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CoronavirusCoronavirus InfectionsPandemicBetacoronavirusVirologyDiseaseEnvironmental healthInfectious disease (medical specialty)Internal medicineOutbreakPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is limited evidence to date about changes to sexual and reproductive health (SRH) during the initial wave of coronavirus disease 2019 (COVID-19). To address this gap, our team organized a multicountry, cross-sectional online survey as part of a global consortium. METHODS: Consortium research teams conducted online surveys in 30 countries. Sampling methods included convenience, online panels, and population-representative. Primary outcomes included sexual behaviors, partner violence, and SRH service use, and we compared 3 months prior to and during policy measures to mitigate COVID-19. We conducted meta-analyses for primary outcomes and graded the certainty of the evidence. RESULTS: Among 4546 respondents with casual partners, condom use stayed the same for 3374 (74.4%), and 640 (14.1%) reported a decline. Fewer respondents reported physical or sexual partner violence during COVID-19 measures (1063 of 15 144, 7.0%) compared to before COVID-19 measures (1469 of 15 887, 9.3%). COVID-19 measures impeded access to condoms (933 of 10 790, 8.7%), contraceptives (610 of 8175, 7.5%), and human immunodeficiency virus/sexually transmitted infection (HIV/STI) testing (750 of 1965, 30.7%). Pooled estimates from meta-analysis indicate that during COVID-19 measures, 32.3% (95% confidence interval [CI], 23.9%-42.1%) of people needing HIV/STI testing had hindered access, 4.4% (95% CI, 3.4%-5.4%) experienced partner violence, and 5.8% (95% CI, 5.4%-8.2%) decreased casual partner condom use (moderate certainty of evidence for each outcome). Meta-analysis findings were robust in sensitivity analyses that examined country income level, sample size, and sampling strategy. CONCLUSIONS: Open science methods are feasible to organize research studies as part of emergency responses. The initial COVID-19 wave impacted SRH behaviors and access to services across diverse global settings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,007
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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