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Enregistrement W4401892651 · doi:10.1080/15381501.2024.2385988

“They need people to actually show up in their lives:” deploying community health workers to improve mental health and substance use outcomes among PLWH

2023· article· en· W4401892651 sur OpenAlexaff
Phillip Marotta, Chelsey R. Carter, Yue Hu, Victor Wang, Darius Rucker, Johnnie Jones, Greg Gross, Tawnya Brown, Donna Spiegelman, Debbie Humphries

Notice bibliographique

RevueJournal of HIV/AIDS & Social Services · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensinVentiv Health Clinical
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthHarm reductionSyndemicSubstance usePsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Qualitative researchMedicineHarmHealth careCommunity health workersSubstance abusePsychologyNursingPsychiatryEnvironmental healthHealth servicesFamily medicinePopulationSociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mental health and substance use disorders are associated with lower adherence to anti-retroviral treatment, and viral suppression among people living with HIV (PLWH). The first objective of this study was to identify syndemic drivers of mental health problems, substance use and HIV engagement among PLWH. The second aim was to elucidate perspectives on using community health workers (CHWs) as an implementation strategy for increasing engagement in harm reduction services, mental health care and HIV treatment. Key informant interviews analyzed using rapid qualitative analysis identified key themes related to poor MH and substance use as barriers to engagement in HIV care, housing insecurity, the essential role of CHWs in delivering harm reduction services, and other barriers and facilitators. Interventions are needed to evaluate the potential effectiveness of deploying CHWs to enhance coordination of care, trust and the quality of services received by PLWH with mental health and substance use disorders.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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