Modelling the public health impact of male circumcision for HIV prevention in high prevalence areas in Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent clinical trials in Africa, in combination with several observational epidemiological studies, have provided evidence that male circumcision can reduce HIV female-to-male transmission risk by 60% or more. However, the public health impact of large-scale male circumcision programs for HIV prevention is unclear. METHODS: Two mathematical models were examined to explore this issue: a random mixing model and a compartmental model that distinguishes risk groups associated with sex work. In the compartmental model, two scenarios were developed, one calculating HIV transmission and prevalence in a context similar to the country of Botswana, and one similar to Nyanza Province, in western Kenya. RESULTS: In both models, male circumcision programs resulted in large and sustained declines in HIV prevalence over time among both men and women. Men benefited somewhat more than women, but prevalence among women was also reduced substantially. With 80% male circumcision uptake, the reductions in prevalence ranged from 45% to 67% in the two "countries", and with 50% uptake, from 25% to 41%. It would take over a decade for the intervention to reach its full effect. CONCLUSION: Large-scale uptake of male circumcision services in African countries with high HIV prevalence, and where male circumcision is not now routinely practised, could lead to substantial reductions in HIV transmission and prevalence over time among both men and women.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».