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Record W3134706342 · doi:10.14745/ccdr.v47i02a03f

Comprendre les obstacles et les facteurs favorables au dépistage du VIH au Canada de 2009 à 2019 : examen systématique des études mixtes

2021· article· fr· W3134706342 on OpenAlexaffvenueabout
Claudie Laprise, Clara Bolster‐Foucault

Bibliographic record

VenueCanada Communicable Disease Report · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicHIV, Drug Use, Sexual Risk
Canadian institutionsPublic Health Agency of Canada
Fundersnot available
KeywordsMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)GynecologyPolitical scienceHumanitiesVirologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : Le dépistage du VIH est un pilier central de l'approche du Canada en matière de prévention et de traitement des infections transmissibles sexuellement et par le sang (ITSS) et un processus essentiel pour atteindre la première des cibles 90-90-90 du Programme commun des Nations Unies sur le VIH/sida (ONUSIDA). Malgré les progrès réalisés vers l'atteinte de cet objectif, de nombreux Canadiens ne connaissent toujours pas leur état sérologique et les taux de dépistage varient d'une population et d'une province ou d'un territoire à l'autre. Il est essentiel de comprendre les facteurs menant au dépistage du VIH pour améliorer l'accès au dépistage du VIH et atteindre les personnes qui ne connaissent pas encore leur séropositivité. Objectif : Examiner les obstacles et les facteurs favorables au dépistage du VIH dans les populations clés et les provinces et territoires au Canada. Méthodes : Un examen systématique d'études mixtes publiées de 2009 à 2019 dans la littérature grise et dans la littérature révisée par les pairs a été réalisé, ce qui a permis d'identifier les études quantitatives et qualitatives sur les obstacles et les facteurs favorables au dépistage du VIH au Canada. Les études ont été sélectionnées aux fins de l'examen et les obstacles et facteurs favorables retrouvés ont été extraits. La qualité des études retenues a été évaluée et les résultats ont été résumés. Résultats : Nous avons recensé 43 études pertinentes. L'examen a fait ressortir des obstacles communs dans les populations clés et les provinces et territoires, notamment les difficultés d'accès aux services de dépistage, la peur et la stigmatisation entourant le VIH, la perception d'un faible risque, le manque de confidentialité pour les patients et le manque de ressources pour le dépistage. Des pratiques novatrices qui pourraient faciliter le dépistage du VIH ont été identifiées, comme de nouveaux lieux de dépistage (soins dentaires, pharmacies, unités mobiles, services d'urgence), de nouvelles modalités (dépistage buccal, counseling par les pairs) et des interventions et approches personnalisées en fonction du sexe, du genre et de l'âge. Les populations clés sont également confrontées à des obstacles socioculturels, structurels et législatifs particuliers qui défavorisent le dépistage du VIH. De nombreuses études ont fait ressortir la nécessité d'offrir une vaste gamme d'options de dépistage et d'intégrer les tests dans les pratiques de soins de santé de routine. Conclusion : Les efforts visant à améliorer l'accès au dépistage du VIH devraient tenir compte des obstacles et des facteurs favorables au dépistage au niveau de l'individu, des fournisseurs de soins de santé et des politiques. Ils devraient également mettre l'accent sur l'accessibilité, l'inclusivité, la commodité et la confidentialité des services de dépistage. Par ailleurs, les services de dépistage doivent être adaptés aux besoins et contextes particuliers des populations clés.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Systematic review · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.094
Threshold uncertainty score0.682

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.026
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0080.018
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.039
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSystematic review
Domainnot available
GenreReview

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".

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Citations2
Published2021
Admission routes3
Has abstractyes

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