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Enregistrement W2008019532 · doi:10.1371/journal.pone.0083778

Estimation of the HIV Basic Reproduction Number in Rural South West Uganda: 1991–2008

2014· article· en· W2008019532 sur OpenAlexaff
Rebecca N. Nsubuga, Richard G. White, Billy N. Mayanja, Leigh Anne Shafer

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésReproductionHuman immunodeficiency virus (HIV)EstimationBasic reproduction numberBiologyStatisticsGeographyDemographyMedicineEnvironmental healthMathematicsPopulationVirologyEcologySociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The basic reproduction number, [Formula: see text], is one of the many measures of the epidemic potential of an infection in a population. We estimate HIV [Formula: see text] over 18 years in a rural population in Uganda, examine method-specific differences in estimated [Formula: see text], and estimate behavioural changes that would reduce [Formula: see text] below one. METHODS: Data on HIV natural history and infectiousness were collated from literature. Data on new sexual partner count were available from a rural clinical cohort in Uganda over 1991-2008. [Formula: see text] was estimated using six methods. Behavioural changes required to reduce [Formula: see text] below one were calculated. RESULTS: Reported number of new partners per year was 0 to 16 (women) and 0 to 80 (men). When proportionate sexual mixing was assumed, the different methods yielded comparable [Formula: see text] estimates. Assuming totally assortative mixing led to increased [Formula: see text] estimates in the high sexual activity class while all estimates in the low-activity class were below one. Using the "effective" partner change rate introduced by Anderson and colleagues resulted in [Formula: see text] estimates all above one except in the lowest sexual activity class. [Formula: see text] could be reduced below one if: (a) medium risk individuals reduce their partner acquisition rate by 70% and higher risk individuals reduce their partner acquisition rate by 93%, or (b) higher risk individuals reduce the partner acquisition rate by 95%. CONCLUSIONS: The estimated [Formula: see text] depended strongly on the method used. Ignoring variation in sexual activity leads to an underestimation of [Formula: see text]. Relying on behaviour change alone to eradicate HIV may require unrealistically large reductions in risk behaviour, even though for a small proportion of the population. To control HIV, complementary prevention strategies such as male circumcision and HIV treatment services need rapid scale up.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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