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Enregistrement W4387729156 · doi:10.1097/qai.0000000000003282

Brief Report: Outcomes of Individuals Using HIV Postexposure Prophylaxis-In-Pocket (“PIP”) for Low-Frequency, High-Risk Exposures in Toronto, Canada

2023· article· en· W4387729156 sur OpenAlexafffundabout
Maxime J. Billick, Karla Fisher, Samantha Myers, Darrell H. S. Tan, Isaac I. Bogoch

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Post-exposure prophylaxisCohortPre-exposure prophylaxisCohort studyPediatricsYoung adultImmunologyMen who have sex with menInternal medicineSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV postexposure prophylaxis-in-pocket ("PIP") is a self-initiated, event-driven HIV prevention modality for individuals with a low frequency of HIV exposures. METHODS: A cohort of 111 patients using PIP as their primary HIV prevention modality was longitudinally evaluated for PIP self-initiation, HIV and sexual transmitted infections, and switching to other HIV prevention modalities between February 2016 and December 2022. RESULTS: A total of 111 patients had 178.7 cumulative patient-years of PIP use. PIP was self-initiated 69 times by 35 (31.5%) individuals, with 0 HIV seroconversions identified. Thirty four individuals (30.6%) transitioned from PIP to pre-exposure prophylaxis and 33 individuals (29.7%) switched from pre-exposure prophylaxis to PIP. CONCLUSIONS: PIP is a useful addition to other pharmacologic HIV prevention tools, and may help prevent infection in those with a lower frequency of unanticipated HIV exposures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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