O17.1 Increased HIV Prevention Programme Coverage and Decline in HIV Prevalence Among Female Sex Workers in South India
Notice bibliographique
Résumé
Objectives As one way of assessing the impact of Avahan , the India AIDS Initiative of the Bill & Melinda Gates Foundation, we examined the association between HIV prevention programme indicators and changes in HIV prevalence among female sex workers (FSWs) between 2006 and 2010. Methods HIV prevalence among FSWs was measured in two large surveys (2006 and 2010) across 24 districts in south India (n∼11,000 per round). A random-effect multilevel logistic regression analysis was performed using HIV as the outcome, with individual independent variables (from both surveys) at level 1 and district-level FSW-specific programme indicators (from the Avahan computerised monitoring system) and contextual variables (from Indian government datasets) at level 2. Program indicators included their 2006 value, the difference in their values between the surveys, and the interaction between the latter and study round. The analysis also controlled for baseline HIV prevalence and its interaction with study round. Results HIV prevalence among FSWs decreased from 17.0% (round 1) to 14.2% (round 2; p < 0.001). The odds ratio (OR) of the interaction term between the difference in programme coverage (% of FSWs contacted by the programme in a given year) and the survey round was 0.995 (p = 0.006), indicating that increased coverage was significantly associated with the decline in HIV prevalence between rounds. ORs comparing HIV prevalence between rounds varied with the level of increase in coverage and were statistically significant with coverage increase ≥ quartile (Q) 1: OR = 0.85 at Q1, 0.78 at Q2, 0.66 at Q3 and 0.51 at Q4. Conclusions These findings suggest that increased programme coverage was associated with declining HIV prevalence among FSWs covered by the Avahan programme. The triangulation of our results with those from other approaches used in evaluating Avahan suggests a major impact of this intervention on the HIV epidemic in southern India.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».