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Enregistrement W6923443854 · doi:10.14288/1.0340699

Needle Exchange and the HIV Epidemic in Vancouver : Lessons Learned from 15 years of research

2017· article· en· W6923443854 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)AttendanceNeedle sharingSyringeHuman immunodeficiency virus (HIV)Public health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the mid-1990s, Vancouver experienced a well characterized HIV outbreak among injection drug users (IDU) and many questioned how this could occur in the presence of a high volume needle exchange program (NEP). Specific concerns were fuelled by early research demonstrating that frequent needle exchange program attendees were more likely to be HIV positive than those who attended the NEP less frequently. Since then, some have misinterpreted this finding as evidence that NEPs are ineffective or potentially harmful. In light of continuing questions about the Vancouver HIV epidemic, we review 15 years of peer-reviewed research on Vancouver’s NEP to describe what has been learned through this work. Our review demonstrates that: 1) NEP attendance is not causally associated with HIV infection, 2) frequent attendees of Vancouver’s NEP have higher risk profiles which explain their increased risk of HIV seroconversion, and 3) a number of policy concerns, as well as the high prevalence of cocaine injecting contributed to the failure of the NEP to prevent the outbreak. Additionally, we highlight several improvements to Vancouver’s NEP that contributed to declines in syringe sharing and HIV incidence. Vancouver’s experience provides a number of important lessons regarding NEP. Keys to success include refocusing the NEP away from an emphasis on public order objectives by separating distribution and collection functions, removing syringe distribution limits and decentralizing and diversifying NEP services. Additionally, our review highlights the importance of context when implementing NEPs, as well as ongoing evaluation to identify factors that constrain or improve access to sterile syringes.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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