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Enregistrement W4311405160 · doi:10.1177/17449871221137761

HIV self-testing in the real world is acceptable for many: post-test participant feedback from the GetaKit study in Ottawa, Canada

2022· article· en· W4311405160 sur OpenAlexaffabout
Patrick O’Byrne, Alexandra Musten, Nikki Ho

Notice bibliographique

RevueJournal of research in nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTest (biology)PsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineFamily medicineApplied psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: HIV self-testing is the latest strategy to improve access to testing, diagnosis and treatment. Such strategies are beneficial due to the improved individual- and population-level health outcomes that emerge from early HIV diagnosis. Aims: While most research shows that HIV self-testing is acceptable and feasible, yielding higher numbers of first-time testers and positivity rates, compared to clinic-based testing, little evidence exists outside low- and middle-income countries about such testing. Methods: We implemented GetaKit.ca, a website through which eligible participants could register for and obtain an INSTI® HIV self-testing to their home, and then report the result back. Results: Those who returned to the website were asked to complete a post-test survey, which had a low response rate (42%), but identified satisfaction scores of 92%. Notably, 5% of testers sought in-person care after ordering the self-test, and only 80% of participants agreed that the INSTI® HIV self-test was easy to use. Conclusions: Participants provided tangible solutions to improve this test, which we feel are easy to incorporate and essential to maintain HIV self-testing efforts.

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)0,019
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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