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Enregistrement W4403116209 · doi:10.1101/2024.10.02.24314817

A Peer-Educator Driven Approach for Sampling Populations at Increased Mpox Risk in the Democratic Republic of the Congo: Implications for Surveillance and Response

2024· preprint· en· W4403116209 sur OpenAlexafffund
Sydney Merritt, Megan Halbrook, Yvon Anta, Patrick Mukadi, Emmanuel Hasivirwe Vakaniaki, Tavia Bodisa-Matamu, Lygie Lunyanga, Cris Kacita, Jean Paul Kompany-Kisenzele, Jean-Claude Makangara-Cigolo, Michel Kenye, Sifa Kavira, Thierry Kalonji-Mukendi, Sylvie Linsuke, Emile Malembi, Daniel Mukadi‐Bamuleka, Liliane Sabi, Candice Lemaille, Inaka Marie, Nicola Low, Lisa E. Hensley, Nicole A. Hoff, Robert Shongo, Jason Kindrachuk, Anne W. Rimoin, Placide Mbala‐Kingebeni

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePoxvirus research and outbreaks
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAgricultural Research ServiceInternational Development Research CentreU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDemocracySampling (signal processing)Political scienceDevelopment economicsGeographyLawComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The epidemiological risk factors associated with mpox acquisition and severity in the Democratic Republic of the Congo (DRC) are changing. We assessed perceived mpox risk, and behavioral, clinical and sexual histories among key populations at risk of acquisition through sexual contact. Here, we describe a sampling strategy to enroll participants considered to be at increased risk for mpox infection - men who have sex with men (MSM) and sex workers (SW) - in three urban centers in the DRC. Through the combined approach of time-location sampling with peer educators and respondent-driven sampling, a mixed cohort of 2826 individuals including self-identified MSM (n = 850), SW (n = 815), both MSM and SW (n = 118) and non-MSM, non-SW individuals (n = 1043) was enrolled in Kinshasa, Kinshasa province, Kenge, Kwango province, and Goma, North Kivu province, from March-August 2024. Of these, over 90% were reached through peer educators. The odds of sampling SW individuals were higher at bars/clubs than traditional health facilities. Conversely, the odds of enrolling MSM were highest at selected health facilities. Modifications to the sampling approach were introduced in Kenge and Goma, but these did not affect the enrollment of MSM or SW participants. Ultimately, the selection of, and collaboration with, well-integrated peer educators was the most important facet of this sampling strategy. As the definitions of at-risk populations continue to change for mpox, we demonstrate a functional approach to quickly surveying otherwise hard-to-reach groups for both public health surveillance activities and response.

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)0,045
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0450,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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