O11.3 Using HCV Incidence Trends to Disentangle the Likely Impact of HIV Anti-Retroviral Treatment on Decreasing HIV Incidence Amongst Injecting Drug Users: A Modelling Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Two epidemiological studies (Vancouver/Baltimore) have used ecological correlations between community measures of HIV viral load (CVL) and HIV incidence to postulate that scaled-up HIV anti-retroviral treatment (ART) has decreased HIV transmission amongst injecting drug users (IDUs). However, for both studies HCV incidence decreased concurrently with observed decreases in HIV incidence suggesting that reductions in injecting risks may also have played a role. We use modelling to estimate the likely importance of ART in producing the observed reductions in HIV incidence in Vancouver from 1997 to 2007. Methods A joint HIV and HCV transmission model, calibrated to the Vancouver IDU HIV epidemic (60% chronic HCV prevalence and 20% HIV prevalence) explored what combinations of ART recruitment and decreases in injecting risk could produce the observed relative reductions in HIV (> 66%) and HCV (> 50%) incidence for Vancouver. For each, the relative importance of ART was assessed. Sensitivity analyses considered the implications of behavioural uncertainty. Results Model projections suggest modest reductions in injecting risk (∼30%) result in large reductions in HIV (∼70%) and HCV (∼45%) incidence over 10 years, whereas ART scale-up (10% per year) only reduces HIV incidence (∼40%). If we assume that HIV and HCV incidence decreased by 83% and 50% in Vancouver, respectively, then projections suggest 31–45% of the HIV impact was possibly due to ART. However, the combined intervention’s impact is less than the sum of its parts, with the estimated HIV incidence decrease only reducing by < 15% with no ART. For smaller assumed reductions in HIV incidence and/or larger decreases in HCV incidence then projections suggest a smaller contribution due to ART. Conclusions Our analysis suggests ART may not have been too important for producing observed HIV incidence declines in Vancouver, and highlights the importance of considering HCV incidence trends in similar analyses.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».