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Enregistrement W2083459343 · doi:10.1371/journal.pone.0028608

Modeling the Population-Level Effects of Male Circumcision as an HIV-Preventive Measure: A Gendered Perspective

2011· article· en· W2083459343 sur OpenAlexafffund
Jonathan Dushoff, Audrey Patocs, Chyun-Fung Shi

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenital Health and Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJames S. McDonnell Foundation
Mots-clésPopulationIntervention (counseling)Psychological interventionDemographyMedicineTransmission (telecommunications)DisinhibitionEpidemiologyPublic healthGerontologyEnvironmental healthPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence from biological, epidemiological, and controlled intervention studies has demonstrated that male circumcision (MC) protects males from HIV infection, and MC is now advocated as a public-health intervention against HIV. MC provides direct protection only to men, but is expected to provide indirect protection to women at risk of acquiring HIV from heterosexual transmission. How such indirect protection interacts with the possibility that MC campaigns will lead to behavior changes, however, is not yet well understood. Our objective here is to investigate the link between individual-level effects of MC campaigns and long-term population-level outcomes resulting from disease dynamics, looking at both genders separately, over a broad range of parameters. METHODS AND FINDINGS: We use simple mathematical models of heterosexual transmission to investigate the potential effects of a circumcision scale-up, combined with possible associated behavioral disinhibition. We examine patterns in expected long-term prevalence using a simple equilibrium model based on transmission factors, and validate our results with ODE-based simulations, focusing on the link between effects on females and those on males.We find that the long-term population-level effects on females and males are not strongly linked: there are many possible ways in which an intervention which reduces prevalence in males might nonetheless increase prevalence in females. CONCLUSIONS: Since an intervention that reduces long-term male prevalence could nonetheless increase long-term female prevalence, MC campaigns should explicitly consider both the short-term and long-term effects of MC interventions on females. Our findings strongly underline the importance of pairing MC programs with education, support programs and HIV testing and counseling, together with other prevention measures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,164 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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