Impact of High-Risk Sex and Focused Interventions in Heterosexual HIV Epidemics: A Systematic Review of Mathematical Models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The core-group theory of sexually transmitted infections suggests that targeting prevention to high-risk groups (HRG) could be very effective. We aimed to quantify the contribution of heterosexual HRGs and the potential impact of focused interventions to HIV transmission in the wider community. METHODS: We systematically identified studies published between 1980 and 2011. Studies were included if they used dynamical models of heterosexual HIV transmission, incorporated behavioural heterogeneity in risk, and provided at least one of the following primary estimates in the wider community (a) the population attributable fraction (PAF) of HIV infections due to HRGs, or (b) the number per capita or fraction of HIV infections averted, or change in HIV prevalence/incidence due to focused interventions. FINDINGS: Of 267 selected articles, 22 were included. Four studies measured the PAF, and 20 studies measured intervention impact across 265 scenarios. In low-prevalence epidemics (≤5% HIV prevalence), the estimated impact of sex-worker interventions in the absence of risk compensation included: 6-100% infections averted; 0.9-6.2 HIV infections averted per 100,000 adults; 11-94% and 4-47% relative reduction in prevalence and incidence respectively. In high-prevalence epidemics (>5% HIV prevalence), sex-worker interventions were estimated to avert 6.8-40% of HIV infections and up to 564 HIV infections per 100,000 adults, and reduce HIV prevalence and incidence by 13-27% and 2-14% respectively. In both types of epidemics, greater heterogeneity in HIV risk was associated with a larger impact on the fraction of HIV infections averted and relative reduction in HIV incidence. CONCLUSION: Focused interventions, as estimated by mathematical models, have the potential to reduce HIV transmission in the wider community across low- and high-prevalence regions. However, considerable variability exists in estimated impact, suggesting that a targeted approach to HIV prevention should be tailored to local epidemiological context.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».