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Enregistrement W7098988077

Research Article Will an Unsupervised Self-Testing Strategy Be Feasible to Operationalize in Canada? Results from a Pilot Study in Students of a Large Canadian University

2016· article· en· W7098988077 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueBrazilian Legal Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperationalizationCasualTest (biology)AttributionEmpirical researchResearch articleHealth careHuman immunodeficiency virus (HIV)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copyright © 2014 Nitika Pant Pai et al.This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Background. A convenient, private, and accessible HIV self-testing strategy stands to complement facility-based conventional testing. Over-the-counter oral HIV self-tests are approved and available in the United States, but not yet in Canada. Canadian data on self-testing is nonexistent. We investigated the feasibility of offering an unsupervised self-testing strategy to Canadian students. Methods. Between September 2011 andMay 2012, we recruited 145 students from a student health clinic of a large Canadian univer-sity. Feasibility of operationalization (i.e., self-test conduct, acceptability, convenience, and willingness to pay) was evaluated. Self-test conduct was computed with agreement between the self-test performed by the student and the test repeated by a healthcare pro-fessional. Other metrics were measured on a survey. Results. Participants were young (median age: 22 years), unmarried (97%), and 47 % were out of province or international students. Approximately 52 % self-reported a history of unprotected casual sex and sex with multiple partners. Self-test conduct agreement was high (100%), so were acceptability (81%), convenience (99%), and willing-ness to pay (74%) for self-tests. Concerns included accuracy of self-tests and availability of expedited linkages.Conclusion.An unsu-

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2016
Routes d'admission1
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