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Enregistrement W4390682269 · doi:10.1590/1980-220x-reeusp-2023-0034en

Getting knowledge to provide care: prevalence and factors associated with Sexually Transmitted Infections in immigrants from Goiás

2023· article· en· W4390682269 sur OpenAlexaff
Carla de Almeida Silva, Grazielle Rosa da Costa e Silva, Thaynara Lorrane Silva Martins, Winny Éveny Alves Moura, Davi Oliveira Gomes, Gabriela Nolasco Bandeira, Megmar Aparecida dos Santos Carneiro, Roxana Isabel Cardozo Gonzáles, Leonora Rezende Pacheco, Margareth Santos Zanchetta, Juliana de Oliveira Roque e Lima, Sheila Araújo Teles, Karlla Antonieta Amorim Caetano

Notice bibliographique

RevueRevista da Escola de Enfermagem da USP · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMigration, Racism, and Human Rights
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmigrationMedicineFamily medicineDemographyGerontologyGeographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the prevalence of Sexually Transmitted Infections (STIs) in immigrants and refugees living in the metropolitan region of Goiânia, Goiás. METHOD: This is a cross-sectional and analytical study. Data collection was carried out from July 2019 to January 2020 and 308 immigrants and refugees were included in the sample. All were underwent face-to-face interviews and were tested for HIV, Syphilis, and Hepatitis B, using rapid tests. RESULTS: The general prevalence for any of the STIs investigated was 8.8% (95%CI 6.0% - 12.3%), being 5.8% (95%CI 3.6% - 8.9%) for Hepatitis B, 2.3% for Syphilis (95%CI 1.00% - 4.4%) and 0.7% for HIV (95%CI 0.1% - 2.1%). Multiple analysis, using logistic regression, showed that the variables male gender (OR = 2.7) and length of time living in Brazil (OR = 2.6) were significantly associated with STIs (p < 0.05). CONCLUSION: The results of this study suggest that STIs are a health problem in immigrants/refugees, which appear to be enhanced with the length of migration in the country. Public policies that guarantee health care for this population shall be considered.

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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