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Enregistrement W4387501544 · doi:10.1016/j.dib.2023.109655

Dataset evaluating the effectiveness of the Konga model to address factors contributing to a low viral load suppression among children with HIV in Tanzania

2023· article· en· W4387501544 sur OpenAlexaff
Kihulya Mageda, Khamis Kulemba, Leornard K. Katalambula, Ntuli Kapologwe, Pammla Petrucka

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViral loadPsychological interventionMedicineAnalysis of covarianceTanzaniaIntervention (counseling)Marital statusRandomized controlled trialHuman immunodeficiency virus (HIV)Physical therapyEnvironmental healthFamily medicineInternal medicineStatisticsPopulationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Data were collected for a cluster-randomized clinical trial of the Konga community-based intervention using a validated questionnaire for children and caregivers. The raw and analyzed data include 82 participants with the following information: sociodemographic characteristics (caregiver's age, sex, and level of education, income, and caregiver's marital status) and clinical characteristics of the children (weight, CD4 cell count, and viral load at baseline and after 6 months of follow-up. The other data included in this dataset were weight, medication adherence, and opportunistic infections. Analysis of covariance (ANCOVA) was performed using the baseline VL. The outcome was viral load at the end of the intervention. Additionally, Omega squared (ω2) was used to calculate the effect size as an estimation of the strength of the intervention. These data will help researchers analyze data from similar studies and evaluate the effectiveness of community-based interventions for viral load suppression.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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