The Effect of Churn on “Community Viral Load” in a Well-Defined Regional Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The concept of community viral load (CVL) was introduced to quantify the pool of transmissible HIV within a community and to monitor the potential impact of highly active antiretroviral therapy (HAART) on reducing new infections. The implications of churn (patient movement in/out of care in a community) on CVL have not been studied. METHODS: The annual CVL was determined in the entire geographic HIV population receiving care in southern Alberta from 2001 to 2010; the CVL for specific subpopulations was analyzed for 2009. CVL was determined for patients under continuous care, newly diagnosed, new to the region, moved away, returned, and lost to follow-up (LTFU). Viral loads (VLs) <50 or <200 copies per milliliter were deemed undetectable and suppressed, respectively. The mean VL per patient and total VL were used to determine CVL. RESULTS: From 2001 to 2010, the HAART uptake for all patients increased from 62% to 81%, undetectability from 32% to 66%, and suppression from 49% to 72%. The annual total CVL however did not vary significantly after 2003. Incidence rates for new locally diagnosed infections increased from 4.4 to 5.8/100,000 per year. In 2009, newly diagnosed HIV patients (6.6%) contributed 37.5% to the CVL, whereas patients transferring in/out of the region or lost to follow-up contributed 33% to the CVL. Patients in continuous care (79% of all patients) contributed 29.5% to the total CVL. CONCLUSIONS: Increasing HAART coverage did not reduce the CVL or reduce new HIV diagnoses in our population. The effect of churn significantly limited CVL use as a measure for evaluating the impact of HAART in reducing HIV transmissions in our population.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».