Population-Level Impact of Avahan in Karnataka State, South India Using Multilevel Statistical Modelling Techniques
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the population-level impact of "Avahan," the India AIDS Initiative of the Bill & Melinda Gates Foundation, between 2003 and 2008 in Karnataka state, India. DESIGN: Secondary data analysis using all consistent data collection sites from antenatal clinic (ANC) sentinel surveillance data from 2003 to 2008 in Karnataka. METHODS: A multilevel logistic regression model considering individual- and district-level variables was developed to compare time trends in HIV prevalence among young ANC women (younger than 25 years of age) between Avahan (18) and non-Avahan (9) districts. District-level random effects were considered for the intercept and time. The impact was assessed using interaction terms between district type (Avahan vs. non-Avahan) and time. The number of cases averted was estimated, comparing predicted ANC HIV prevalence in the presence versus the absence of Avahan. Data from the National Family Health Survey Round 3 (2006) were used to extrapolate these numbers to the general population. RESULTS: HIV prevalence among young ANC women declined from 1.46% (2003) to 0.83% (2008). The HIV prevalence trend was significantly different between Avahan and non-Avahan districts (P = 0.046). Overall, 87,035 cases of HIV infection were estimated to have been averted in the Karnataka general population because of Avahan during the 2003-2008 period (range under varying assumptions: 55,160-150,784). CONCLUSIONS: Our results suggest that Avahan has had a significant impact on the HIV epidemic in the general population of Karnataka. These results suggest that targeted interventions similar to Avahan should be implemented and scaled up in all concentrated and mixed HIV epidemics.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».