Meta-Analysis Dataset: Effectiveness of HIV Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) Across 100 Studies (2000–2025)
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
This dataset presents a comprehensive meta-analysis of HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) effectiveness across 100 studies conducted between 2000 and 2025. The included studies represent a mix of randomized controlled trials (62 studies) and observational studies (38 studies) conducted globally, encompassing diverse populations at heightened risk of HIV infection: • Men who have sex with men (MSM) (42 studies) • Serodiscordant couples (18 studies) • People who inject drugs (PWID) (12 studies) • High-risk heterosexuals (28 studies) PrEP interventions covered in the analysis include both oral formulations (84 studies) and long-acting injectable cabotegravir (CAB) (16 studies). The study adhered to PRISMA guidelines for systematic review and meta-analysis. A total of 2,134 records were initially identified, with 100 studies meeting inclusion criteria after full-text screening. Outcomes assessed include: • HIV incidence reduction (relative risk, confidence intervals) • PrEP adherence metrics (pill count, electronic monitoring, plasma levels, self-report) • Safety and tolerability outcomes (GI events, renal function, bone density, injection-site reactions) • Risk of bias assessment using the Cochrane tool (for RCTs) and Newcastle-Ottawa Scale (for observational studies). Findings highlight consistently high effectiveness among MSM (≈90% risk reduction with high adherence), substantial benefit in serodiscordant couples (≈75%), moderate protection among PWID (≈49%), and variable efficacy in heterosexual populations (46–77%). Adherence emerged as a critical determinant of effectiveness. This dataset provides a modular synthesis matrix and detailed evidence tables that can be used by researchers, clinicians, and policymakers to optimize PrEP implementation strategies, improve adherence support, and inform public health guidelines.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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