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Enregistrement W4360600433 · doi:10.1089/apc.2022.0225

Measures of Retention in HIV Care: A Study Within a Review

2023· review· en· W4360600433 sur OpenAlexaff
Nadia Rehman, Michael Wu, Cristian Garcia, Alvin Leenus, Hussein El-Kechen, M. Bhandari, Gohar Zakaryan, Babalwa Zani, Anisa Hajizadeh, Annie Wang, Rita E. Morassut, Jessica J Bartoszko, Oluwatoni Makanjuola, Diya Jhuti, Vaibhav Arora, Andrew Kapoor, Aaron Jones, Pascal Djiadeu, Lawrence Mbuagbaw

Notice bibliographique

RevueAIDS Patient Care and STDs · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonPublic Health OntarioWestern UniversityUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Randomized controlled trialFamily medicineMEDLINESystematic reviewNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People living with HIV (PLHIV) need lifelong medical care. However, retention in HIV care is not measured uniformly, making it challenging to compare or pool data. The objective of this study within a review (SWAR) is to describe the assortment of definitions used for retention in HIV care in randomized controlled trials (RCTs). We conducted a SWAR, drawing data from an overview of systematic reviews on interventions to improve the HIV care cascade. Ethics review was not required for this analysis of secondary data. We identified RCTs of interventions used to improve retention in care for PLHIV, including all age groups and extracted the definitions used and their characteristics. We identified 50 trials that measured retention published between 2007 and 2021 and provided 59 definitions for retention in care. The definitions consisted of nine different characteristics with follow-up time (n = 47), and clinical visits (n = 36) most used. The definitions of retention in HIV care are highly heterogeneous. In this study, we present the pros and cons of characteristics used to measure retention in HIV care.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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