Understanding the impact of HIV among a vulnerable population in south India
Notice bibliographique
Résumé
India has approximately 5.7 million people living with HIV/AIDS (PLWHA). Karnataka, a southern state in India containing the capital city of Bangalore, is a prime example of an area demonstrating high HIV prevalence. Snehadaan, a care and support centre for PLWHA in the outskirts of Bangalore, has requested assistance from partners at the Karnataka Health Promotion Trust and the University of Manitoba to understand better the needs of their patients to plan the expansion of their services. A retospective chart review of 210 charts from an adult population of HIV infected inpatients who died at Snehadaan between 2010 and 2011 was conducted to describe causes of mortality. Last admission details such as clinical presentation and tuberculosis (TB) and HIV diagnosis and treatment details were also explored. It was found that almost all the patients presented as WHO HIV stage III or IV (96.9%) and 76.4% had CD4 counts less than 200 cells/mm3, but only 56.7% were on antiretoviral therapy (ART) at time of admission. Furthermore, almost halt (49.6%) died within one year from their date of HIV diagnosis and 70.3% were diagnosed during their last admission with TB, a disease that accounted for 39.6% of the total deaths. These findings show that these patients presented late and at advanced stages in their disease and emphasize the importance of continuing to increase awareness of HIV for earlier testing and treatnent and of opportunistic infections such as TB, as they further compromise the health of an already immunocompromised population.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».