Positive impact of a large-scale HIV prevention programme among female sex workers and clients in South India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Estimate the potential impact of Avahan, the India AIDS Initiative, among female sex workers (FSWs) and their clients in five districts of Karnataka state, south India. DESIGN: Examination of time trends in sexually transmitted infection (STI)/HIV prevalence from serial cross-sectional surveys, combined with mathematical modelling. METHODS: Survey data from each district were used to monitor changes in FSW STI/HIV prevalence during Avahan. A deterministic model, parameterized with district-specific survey data, was used to simulate HIV/HSV-2/syphilis transmission among high-risk groups in each district. Latin hypercube sampling was used to obtain multiple parameter sets that reproduced district-specific HIV prevalence trends. A Bayesian framework tested whether self-reported increases in consistent condom use (CCU) during Avahan were more compatible with FSW HIV prevalence trends than assuming no or slow (preintervention rates) CCU increases, and were used to estimate HIV incidence and infections averted. RESULTS: Declines in FSW HIV prevalence occurred over 5 years in all districts, and were statistically significant in three. Self-reported increases in CCU were more consistent with observed declines in HIV prevalence in three districts. In all five districts, an estimated 25-64% (32-70%) HIV infections were averted among FSWs (clients) over 5 years. This corresponded to 142-2092 FSW infections averted depending on the district (two-fold to nine-fold more among clients). CONCLUSION: Empirical HIV prevalence trends combined with Bayesian modelling have provided plausible evidence that Avahan has reduced HIV transmission among FSWs and their clients. If current CCU levels are sustained, FSW HIV prevalence could decline to low levels by 2015, with many more infections averted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».