Using mathematical modelling to investigate the plausibility of attributing observed antenatal clinic declines to a female sex worker intervention in Karnataka state, India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine whether the 32% and 52% decline in ANC HIV prevalence among female antenatal clinic (ANC) attenders, observed in Avahan districts between 2004 and 2006, and 2007 respectively, in the state of Karnataka could be due to a HIV preventive intervention targeted at female sex workers and their clients. METHODS: An exhaustive sensitivity analysis, based on an age and parity structured mathematical model of HIV transmission in a general and ANC population, was undertaken to estimate intervention impact in different concentrated HIV epidemics representative of those in Karnataka districts. To assess if the large reduction in ANC HIV prevalence could be solely due to the intervention, we simulated a very optimistic intervention. RESULTS: If 100% of FSWs were reached and condom use between clients and FSWs increased instantaneously to over 80% of sex acts, the expected intervention decline (50th, (10th, 90th) percentiles) among the overall and 15-19 year old ANC population after three years of intense intervention activity was 21% (14%, 27%) and 27% (19%, 35%); with a predicted time required to produce a 30% intervention decline being approximately 5 (4.0, 6.4) and approximately 3.6 (2.8, 4.8) years, respectively. To achieve this magnitude of decline, the client and FSW HIV prevalence needed to decrease by 33% (28%, 38%) and 44% (38%, 50%), respectively, after three years. CONCLUSION: Despite the optimistic prevention parameters assumed, our results suggest that the large observed changes in ANC HIV prevalence are very unlikely to already be entirely caused by the FSW targeted intervention. Interpretation of HIV trends in ANC populations should involve triangulation of observed biological and behavioural trends in high-risk groups, modeling studies and documentation of possible sources of bias.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».