Impact of the COVID-19 Health Crisis on Key Populations at Higher Risk for, or Living With, HIV or Hepatitis C Virus and People Working With These Populations: Multicountry Community-Based Research Study Protocol (EPIC Program)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information concerning the impact of the COVID-19 health crisis on populations most affected by HIV and hepatitis C virus (HCV; or key populations [KP]), and those working with these populations in community settings, is limited. Community-based organizations working in the field of HIV and viral hepatitis are well placed to identify and meet the new needs of KP owing to the health crisis. OBJECTIVE: This study aims to describe the development and implementation of an exploratory and descriptive multicountry, community-based research program, EPIC (Enquêtes Pour évaluer l'Impact de la crise sanitaire covid en milieu Communautaire), within an international network of community-based organizations involved in the response to HIV and viral hepatitis. The EPIC program aimed to study the impact of the COVID-19 health crisis on KP or people living with HIV or HCV and people working with these populations at the community level (community health workers [CHWs]) and to identify the key innovations and adaptations in HIV and HCV services. METHODS: A general protocol and study documents were developed and shared within the Coalition PLUS network. The protocol had a built-in flexibility that allowed participating organizations to adapt the study to local needs in terms of the target population and specific themes of interest. Data were collected using surveys or interviews. RESULTS: From July 2020 to May 2022, a total of 79 organizations participated in the EPIC program. Across 32 countries, 118 studies were conducted: 66 quantitative (n=12,060 among KP or people living with HIV or people living with HCV and n=811 among CHWs) and 52 qualitative (n=766 among KP or people living with HIV or people living with HCV and n=136 among CHWs). CONCLUSIONS: The results of the EPIC program will provide data to describe the impact of the health crisis on KP and CHWs and identify their emerging needs. Documentation of innovative solutions that were put into place in this context may help improve the provision of services after COVID-19 and for future health crises. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/45204.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,007 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».