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Enregistrement W4281486701 · doi:10.1186/s12954-022-00633-5

Cohort profile: the Kyrgyzstan InterSectional Stigma (KISS) injection drug use cohort study

2022· article· en· W4281486701 sur OpenAlexafffund
Laramie R. Smith, Natalia Shumskaia, Ainura Kurmanalieva, Thomas L. Patterson, Dan Werb, Anna Blyum, Angel B. Algarin, Samantha Yeager, Javier Cepeda

Notice bibliographique

RevueHarm Reduction Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCenter for AIDS Research, University of California, San DiegoNational Center for Advancing Translational SciencesFogarty International CenterNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchCenter for AIDS Research, University of WashingtonNational Institutes of Health
Mots-clésStigma (botany)CohortHealth psychologyKISS (TNC)MedicineCohort studyDemographyPublic healthPsychiatryPsychologySociologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Kyrgyzstan and other Eastern European and Central Asian countries, injection drug use and HIV-related intersectional stigma undermines HIV prevention efforts, fueling a rapidly expanding HIV epidemic. The Kyrgyzstan InterSectional Stigma (KISS) Injection Drug Use Cohort is the first study designed to assess the impact of drug use, methadone maintenance treatment (MMT) and HIV stigma experiences among people who inject drugs (PWID) on HIV prevention service utilization. METHODS: Adult PWID were recruited from Bishkek city and the surrounding rural Chuy Oblast region in northern Kyrgyzstan via modified time location sampling and snowball sampling. All participants completed a baseline rapid HIV test and interviewer-administered survey. A subsample of participants were prospectively followed for three months and surveyed to establish retention rates for future work in the region. Internal reliability of three parallel stigma measures (drug use, MMT, HIV) was evaluated. Descriptive statistics characterize baseline experiences across these three stigma types and HIV prevention service utilization, and assess differences in these experiences by urbanicity. RESULTS: The KISS cohort (N = 279, 50.5% Bishkek, 49.5% Chuy Oblast) was mostly male (75.3%), ethnically Russian (53.8%), median age was 40 years old (IQR 35-46). Of the 204 eligible participants, 84.9% were surveyed at month 3. At baseline, 23.6% had a seropositive rapid HIV test. HIV prevention service utilization did not differ by urbanicity. Overall, we found 65.9% ever utilized syringe service programs in the past 6 months, 8.2% were utilizing MMT, and 60.8% met HIV testing guidelines. No participants reported PrEP use, but 18.5% had heard of PrEP. On average participants reported moderate levels of drug use (mean [M] = 3.25; α = 0.80), MMT (M = 3.24; α = 0.80), and HIV stigma (M = 2.94; α = 0.80). Anticipated drug use stigma from healthcare workers and internalized drug use stigma were significantly higher among PWID from Bishkek (p < 0.05), while internalized HIV stigma among PWID living with HIV was significantly greater among PWID from Chuy Oblast (p = 0.03). CONCLUSION: The KISS cohort documents moderate levels of HIV-related intersectional stigma and suboptimal engagement in HIV prevention services among PWID in Kyrgyzstan. Future work will aim identify priority stigma reduction intervention targets to optimize HIV prevention efforts in the region.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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