Recruitment and engagement of a cohort of women living with HIV in Nigeria: Baseline characteristics from the Nigeria Implementation Science Alliance
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria has a high burden of mother to child transmission (MTCT) of HIV. There is paucity of large-scale prospective cohort studies to provide insight into the reasons for the abysmal MTCT indices. This paper describes the baseline characteristics of women living with HIV who signed consent to participate in future clinical or implementation trials. The Nigeria Implementation Science Alliance (NISA) developed an open multicentre prospective cohort of women of reproductive age living with HIV, drawn from 12 facilities across the six geo-political regions of Nigeria. Research Electronic Data Capture system was used for the informed consent process. Socio-demographic and clinical information of participants were accessed through the clinics' Electronic Medical Records. We calculated descriptive statistics, summarizing categorical variables using frequencies and percentages. Numerical variables were summarized using means and standard deviations for normally distributed, and median and interquartile ranges for skewed variables. We recruited 18,210 women living with HIV. Eighty-one percent (14,777/18,210) had their data extracted from the EMR. Data of 10,996 women were analysed. The mean age was 37.4 ± 7.2 years, with 85% in age groups ≥30-39 years. The median time since HIV diagnosis was 8 years (IQR 3-11 years) while the median length of time on ART was 6 years (IQR 3-10 years). For women who had a record of WHO clinical staging and most current viral load, majority (80%) were in WHO stage 1 while two thirds (68.0%) had viral load of <20 copies/mm3. Almost all women (94%) were on first-line antiretrovirals, with none on the third-line regimen. This unique cohort in Nigeria that will provide researchers with a platform to propose and answer several research questions about the health of women and infants providing policymakers with information on maternal and child health in Nigeria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».