Identifying Health Care Services Offered in the HIV Care Continuum via a Machine Learning–Based Topic Modeling Approach: Exploratory Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: It remains unclear whether the existing health care services reflect the HIV care continuum, which underscores the need for integrated care beyond viral suppression. Objective: This study aimed to analyze the literature on health care services for people living with HIV to enhance the understanding of trends and knowledge structures. Methods: A literature review was conducted using BERTopic, an advanced machine learning-based topic modeling technique. We searched PubMed, CINAHL, EMBASE, and Cochrane databases for English-language studies published between 2013 and 2023. Analyses were performed twice: first, to gain a broad understanding of the literature, and second, to examine the specific details of health care services described. Results: Among the 11,269 articles screened, 204 studies met the inclusion criteria. Within the HIV care continuum, most studies focused on the treatment retention stage, while studies focusing on the long-term stage were limited. A broad literature analysis identified five key topics, with "ART adherence" emerging as the most prominent topic. A more comprehensive analysis of health care services within the literature revealed 7 topics, reflecting diverse delivery methods and content in providing health care services for people living with HIV. The predominant topic, "ART adherence and counseling," encompassed the largest number of studies, indicating the strongest emphasis in the field. Notably, the distribution of topics exhibited a distinct pattern: while health care service diversity was the highest in the earlier stages of the HIV care continuum, it became increasingly limited in the later stages. Conclusions: This study provides valuable insights into current HIV care services and highlights areas for future research and intervention. Despite the shift toward lifelong HIV management, existing literature remains heavily focused on medication treatment, overlooking the multifaceted health care needs of people living with HIV. Research disparities, particularly concerning vulnerable populations, underscore the need for more inclusive studies and tailored health care services. Efforts should be intensified to bridge these gaps, ensuring inclusive and equitable health care services across diverse populations and fostering interdisciplinary collaboration to meet the evolving needs of people living with HIV, thereby enhancing the HIV care continuum for all.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».