Human Immunodeficiency Virus (HIV) – An Analysis of Trends in HIV Diagnoses from 2008 – 2018
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: An estimated 1.1 million people are living with the human immunodeficiency virus (HIV) in the United States. Despite over two decades of research, a cure for HIV has not been approved and it remains a pandemic. This research study was conducted to determine the statistical significance in HIV incidence based on diagnoses in 2008 versus 2018; age groups 25-34 years old versus 55+ years old; Black versus Hispanic versus White; male versus female; and geographical location. Methods: This retrospective study was conducted using data from the Center for Disease Control and Prevention (CDC) Atlas Plus data sets, a collection of surveillance data from previous years. Analysis was done using paired t-test for prevalence comparison by year and unpaired t-test for age and sex. ANOVA test was used to compare prevalence by race. Descriptive analysis was done using z-scores to determine differences in HIV rates by state. Results: Incidence by rate from 2008 versus 2018 using a 2-tailed t-test resulted as t50=1.99, P=.052 indicating no statistical significance in incidence in comparison. Analysis of incidence in age groups 25-34 versus 55+ resulted as t50=9.69, P<.001, indicating a statistical significance. Analysis of incidence by race resulted as F2,150=46.23, P<.001, indicating a statistically significant difference between races. Analysis of incidence by sex resulted as t50=7.80, P<.001, indicating a statistically significance difference between males and females. Analysis of incidence in states using descriptive analysis resulted as mean 10.67 (SD 7.21). Outliers include District of Columbia with z-score 3.32 and southern states Florida, Georgia, and Louisiana with z-score 2.07, 2.57,and 2.06 respectively.
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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 | 0,001 | 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) | 0,010 | 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 découle