Interventions de prévention efficaces contre le VIH et l’hépatite C chez les jeunes utilisateurs de drogues par injection (UDI)
Bibliographic record
Abstract
La dernière décennie a été marquée par une augmentation importante du nombre de pays rapportant que l’injection de drogues est présente dans leur population. Et, dans plusieurs pays, particulièrement dans ceux en voie de développement, la plupart des nouveaux injecteurs ont entre 15 et 24 ans. De nombreuses conséquences sociales et sanitaires sont associées à l’injection de drogues, les principales conséquences de type infectieux étant l’hépatite C et l’infection par le virus de l’immunodéficience humaine (VIH). Nous présenterons dans cet article les comportements d’injection et les comportements sexuels des injecteurs adolescents et jeunes adultes qui en font des personnes à risque pour ces deux infections. Nous y décrirons également des caractéristiques de ces jeunes injecteurs, qui sont liées à leur âge, dont il faut tenir compte dans l’élaboration de programmes de prévention : besoins liés au développement cognitif, physique et psychologique et aux contraintes d’ordre légal. Finalement, nous exposerons les résultats d’une vaste recherche que nous avons menée dans la littérature en vue de trouver des projets de prévention de l’infection par le VIH et de l’hépatite C qui ont répondu aux besoins spécifiques des jeunes injecteurs et qui ont fait l’objet d’une évaluation. Cette recherche a démontré qu’il existe très peu d’interventions satisfaisantes dans ce domaine. Selon nous, il est urgent que de telles interventions soient développées, évaluées et diffusées afin de contrer les épidémies de VIH et d’hépatite C qui sévissent chez les jeunes injecteurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".