Concentrated HIV subepidemics in generalized epidemic settings
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: A relatively neglected topic to date has been the occurrence of concentrated epidemics within generalized epidemic settings and the potential role of targeted interventions in such settings. We review recent studies in high-risk groups as well as findings relating to geographical heterogeneity and the potential for targeting 'high-transmission zones' in the 10 countries with highest HIV prevalence. RECENT FINDINGS: Our review of recent studies confirmed earlier findings that, even in the context of generalized epidemics, MSM have a substantially higher prevalence than the general population. Estimates of prevalence of HIV among people who inject drugs (PWID) in sub-Saharan African countries are rarely available and, when they are, often outdated. We identified recent studies of sex workers in Kenya and Uganda. In all three cases - MSM, PWID, and sex workers - HIV prevalence estimates are mostly based on convenience. Moreover, good estimates of the total size of these populations are not available. Our review of recent studies of high-risk populations defined on the basis of geography showed high levels of both new and existing infections in Kenya (slums), South Africa (peri-urban communities), and Uganda (fishing villages). SUMMARY: Recent empirical findings combined with evidence from phylogenetic studies and supported by mathematical models provide a clear rationale for testing the feasibility, acceptability, and effectiveness of targeted HIV prevention approaches in hyperendemic populations to supplement measures aimed at the general 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».