Estimation de l'impact de la pandémie de Covid-19 sur l'utilisation des soins routines en VIH : une étude de cohorte monocentrique à Montréal, Canada
Bibliographic record
Abstract
Contexte : La surveillance de la charge virale (CV) et les dépistages des infections sexuellement transmissibles et par le sang (ITSS) sont indispensables à la prise en charge du VIH. L’utilisation de ces soins pendant la pandémie de la Covid-19 au Québec reste largement inconnue. Objectif : Mesurer et comparer les taux de surveillance de la CV et des dépistages des ITSS en période pré et per-pandémique chez les personnes vivant avec le VIH (PVVIH) à Montréal. Méthodes : Dans une étude de cohorte avec devis pré-post, 1702 PVVIH ont été retenues. Des modèles de régression de Poisson avec effet aléatoire sur l'individu ont estimé les taux, les ratios de taux d'incidence (IRR), leurs intervalles de confiance à 95 % (IC95%) ainsi que des termes d’interaction entre la variable de la période et les covariables. Résultats : La période pré-pandémique était associée à une diminution du taux de surveillance de la CV (IRR=0,58, IC95% 0,55-0,60) et du taux de dépistage des ITSS (IRR=0,65, IC95% 0,62-0,68). La diminution de la surveillance de la CV pendant la période per-pandémique était plus importante avec l’utilisation de drogues par injection, une augmentation de la distance et une CV détectable au début de l’étude. La diminution de dépistage des ITSS était plus importante avec une augmentation d’âge et de la distance. La suppression virologique et les pourcentages de positivité des ITSS sont demeurés constants au cours des périodes. Les taux d'incidence des ITSS ont diminué en période per-pandémique. Conclusion : Une diminution du suivi a été observée en période per-pandémique. Nos résultats suggèrent que ces réductions n'ont pas eu d'impact sur la suppression virologique ou l’incidence des ITSS.
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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".