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Enregistrement W2054388644 · doi:10.1136/sextrans-2011-050102.29

S7.3 Impact of the Avahan intervention on HIV/STI transmission amongst high and low-risk groups: an interim modelling assessment

2011· article· en· W2054388644 sur OpenAlexaff
Peter Vickerman, Michael Pickles, Catherine M Lowndes, B M Ramesh, Reynold Washington, Stephen Moses, Kathleen Deering, Sushena Reza‐Paul, Anna Vassall, Janet Bradley, James Blanchard, Michel Alary, Marie‐Claude Boily

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationCondomDemographyTransmission (telecommunications)Men who have sex with menSyphilisEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To estimate the potential HIV-impact of Avahan, the India AIDS Initiative, among targeted high-risk groups (including female sex workers (FSWs), their clients and men who have sex with men (MSM)) and the general population in different districts of Karnataka, Andhra Pradesh, Tamil Nadu and Maharashtra. Design Impact evaluation involving mathematical modelling using detailed serial cross-sectional surveys on sexual behaviour and STI/HIV prevalence (IBBA) among targeted high-risk groups and the general population. Methods A bespoke detailed deterministic model, parameterised with district specific IBBA data, was used to simulate HIV/HSV-2/syphilis transmission in high-risk groups and the general population in different districts. Latin hypercube sampling within a Bayesian framework was used to identify multiple parameter sets that reproduced multiple rounds of HIV prevalence data among FSWs, MSM and clients in all districts and the general population for some districts. The framework was used to test which of two hypotheses (H1 and H2) for time trends in consistent condom use (CCU) among FSWs derived from independent data sources, was more consistent with observed HIV trends, and if these trends could have occurred without post-Avahan increases in CCU (two null hypotheses were assumed—one being more (H0b) and less conservative(H0a)). The most likely CCU hypothesis was used to predict the intervention impact on HIV prevalence/incidence and HIV infections prevented. Results Using the most likely CCU hypothesis for each district (H1), results so far suggest that the increase in condom use post-Avahan may have resulted in between 21 and 45% of new HIV infections being averted among FSWs in Mysore, Belgaum and Bellary respectively from 2004 to 2007. Similar results were obtained for clients but the absolute number averted was 2–8 fold more. Model projections (Abstract S7.3 figure 1) suggest that this has resulted the large decrease in HIV prevalence observed in these districts, and that this would not have occurred in the absence of Avahan. The syphilis treatment component alone prevented <9 and 13% of new HIV infections over 1 and 10 years. Impact projections for the general population and additional districts will be presented. Abstract S7.3 Figure 1 Predicted FSW HIV prevalence over time for the most likely hypothesis (H1) and the two null hypotheses H0a and H0b used to simulate control groups (constant or slowly increasing condom use since start of Avahan) in A) Mysore, B) Belgaum, and C) Bellary districts. Shown on the graphs are the mean (dark lines black, blue and red) and the 75% credibility intervals (shaded area) for each hypothesis. The paler grey area represents the 95% credibility intervals. Also shown is the available IBBA survey prevalence data (mean and 95% CI). Conclusions These Bayesian modelling results, combined with observed HIV prevalence trends and evidence of successful implementation and scale-up of Avahan, provides plausible evidence that Avahan has reduced HIV transmission to a large extent among high-risk groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,797

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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