Adding Education to “Test and Treat”: Can We Overcome Drug Resistance?
Notice bibliographique
Résumé
Recent mathematical modelling has advocated for rapid “test-and-treat” programs for HIV in the developing world, where HIV-positive individuals are identified and immediately begin a course of antiretroviral treatment, regardless of the length of time they have been infected. However, the foundations of this modelling ignored the effects of drug resistance on the epidemic. It also disregarded the heterogeneity of behaviour changes that may occur, as a result of education that some individuals may receive upon testing and treatment. We formulate an HIV/AIDS model to theoretically investigate how testing, educating HIV-positive cases, treatment, and drug resistance affect the HIV epidemic. We consider a variety of circumstances: both when education is included and not included, when testing and treatment are linked or are separate, when education is only partly effective, and when treatment leads to drug resistance. We show that education, if it is properly harnessed, can be a force strong enough to overcome the effects of antiretroviral drug resistance; however, in the absence of education, “test and treat” is likely to make the epidemic worse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».