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Enregistrement W4309065630 · doi:10.2196/39053

A Key Comprehensive System for Biobehavioral Surveillance of Populations Disproportionately Affected by HIV (National HIV Behavioral Surveillance): Cross-sectional Survey Study

2022· article· en· W4309065630 sur OpenAlexvenueno aff
Dafna Kanny, Dita Broz, Teresa Finlayson, Kathryn Lee, Catlainn Sionéan, Cyprian Wejnert

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésMen who have sex with menRespondentMedicinePopulationEnvironmental healthDemographyCross-sectional studyHuman immunodeficiency virus (HIV)Public healthGerontologyFamily medicineSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The National HIV Behavioral Surveillance (NHBS) is a comprehensive system for biobehavioral surveillance conducted since 2003 in 3 populations disproportionately affected by HIV: gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM); people who inject drugs; and heterosexually active persons at increased risk for HIV infection (HET). This ongoing and systematic collection and analysis of data is needed to identify baseline prevalence of behavioral risk factors and prevention service use, as well as to measure progress toward meeting HIV prevention goals among key populations disproportionately affected by HIV. OBJECTIVE: This manuscript provides an overview of NHBS from 2003 to 2019. METHODS: NHBS is conducted in rotating, annual cycles; these 3 annual cycles are considered a round. Venue-based, time-space sampling is used for the MSM population. Respondent-driven sampling is used for people who inject drugs and HET populations. A standardized, anonymous questionnaire collects information on HIV-related behavioral risk factors, HIV testing, and use of prevention services. In each cycle, approximately 500 eligible persons from each participating area are interviewed and offered anonymous HIV testing. RESULTS: From 2003 to 2019, 168,600 persons were interviewed and 143,570 agreed to HIV testing across 17 to 25 cities in the United States. In the fifth round (2017 to 2019), over 10,000 (10,760-12,284) persons were interviewed each of the 3 population cycles in 23 cities. Of those, most (92%-99%) agreed to HIV testing. Several cities also conducted sexually transmitted infection or hepatitis C testing. CONCLUSIONS: NHBS is critical for monitoring the impact of the Ending the HIV Epidemic in the United States initiative. Data collected from NHBS are key to describe trends in key populations and tailor new prevention activities to ensure high prevention impact. NHBS data provide valuable information for monitoring and evaluating national HIV prevention goals and guiding national and local HIV prevention efforts. Furthermore, NHBS data can be used by public health officials and researchers to identify HIV prevention needs, allocate prevention resources, and develop and improve prevention programs directed to the populations of interest and their communities.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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