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Enregistrement W4241904148 · doi:10.12688/gatesopenres.13152.2

HIV testing amid COVID-19: community efforts to reach men who have sex with men in three Kenyan counties

2020· preprint· en· W4241904148 sur OpenAlexaff
Manas Migot Odinga, Samuel Kuria, Oliver Muindi, Peter Mwakazi, Margret Njraini, Memory Melon, Bernadette Kombo, Shem Kaosa, Japtheth Kioko, Janet Musimbi, Helgar Musyoki, Parinita Bhattacharjee, Robert Lorway

Notice bibliographique

RevueGates Open Research · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésOutreachPandemicGovernment (linguistics)KenyaCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Human immunodeficiency virus (HIV)Economic growthMedicinePolitical scienceGerontologyEnvironmental healthFamily medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In comparison to European and American countries, Kenya has been less impacted by the COVID-19 pandemic in terms of reported cases and mortalities. However, everyday life has been dramatically affected by highly restrictive government-imposed measures such as stay-at-home curfews, prohibitions on mobility across national and county boundaries, and strict policing, especially of the urban poor, which has culminated in violence. This open letter highlights the effects of these measures on how three community-based organizations (CBOs) deliver HIV programs and services to highly stigmatized communities of men who have sex with men living in the counties of Kisumu, Kiambu and Mombasa. In particular, emphasis is placed on how HIV testing programs, which are supported by systematic peer outreach, are being disrupted at a time when global policymakers call for expanded HIV testing and treatment targets among key populations. While COVID 19 measures have greatly undermined local efforts to deliver health services to members and strengthen existing HIV testing programs, each of the three CBOs has taken innovative steps to adapt to the restrictions and to the COVID-19 pandemic itself. Although HIV testing in clinical spaces among those who were once regular and occasional program attendees dropped off noticeably in the early months of the COVID-19 lockdown, the program eventually began to rebound as outreach approaches shifted to virtual platforms and strategies. Importantly and unexpectedly, HIV self-testing kits proved to fill a major gap in clinic-based HIV testing at a time of crisis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0150,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,227 · 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
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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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