Distinguishing sources of HIV transmission from the distribution of newly acquired HIV infections: why is it important for HIV prevention planning?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The term 'source of HIV infections' has been referred to as the source of HIV transmission. It has also been interpreted as the distribution of newly acquired HIV infections across subgroups. We illustrate the importance of distinguishing the two interpretations for HIV prevention planning. METHODS: We used a dynamical model of heterosexual HIV transmission to simulate three HIV epidemics, and estimated the sources of HIV transmission (cumulative population attributable fraction) and the single-year distribution of new HIV infections. We focused an intervention guided by the largest transmission source versus the largest single-year distribution of new HIV infections, and compared the fraction of discounted HIV infections averted over 30 years. RESULTS: The single-year distribution of newly acquired HIV infections underestimated the source of HIV transmission in the long term, when the source was unprotected sex in high-risk groups. Under equivalent and finite resources, an intervention strategy directed by the long-term transmission source was shown to achieve a greater impact than a distribution-directed strategy, particularly in the long term. CONCLUSIONS: Impact of HIV prevention strategies may vary depending on whether they are directed by the long-term transmission source or by the distribution of new HIV infections. Caution is required when interpreting the 'source of HIV infections' to avoid misusing the distribution of new HIV infections in HIV prevention planning.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle