Characterizing trends in HIV infection among men who have sex with men in Australia by birth cohorts: results from a modified back‐projection method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We set out to estimate historical trends in HIV incidence in Australian men who have sex with men with respect to age at infection and birth cohort. METHODS: A modified back-projection technique is applied to data from the HIV/AIDS Surveillance System in Australia, including "newly diagnosed HIV infections", "newly acquired HIV infections" and "AIDS diagnoses", to estimate trends in HIV incidence over both calendar time and age at infection. RESULTS: Our results demonstrate that since 2000, there has been an increase in new HIV infections in Australian men who have sex with men across all age groups. The estimated mean age at infection increased from ~35 years in 2000 to ~37 years in 2007. When the epidemic peaked in the mid 1980s, the majority of the infections (56%) occurred among men aged 30 years and younger; 30% occurred in ages 31 to 40 years; and only ~14% of them were attributed to the group who were older than 40 years of age. In 2007, the proportion of infections occurring in persons 40 years or older doubled to 31% compared to the mid 1980s, while the proportion of infections attributed to the group younger than 30 years of age decreased to 36%. CONCLUSION: The distribution of HIV incidence for birth cohorts by infection year suggests that the HIV epidemic continues to affect older homosexual men as much as, if not more than, younger men. The results are useful for evaluating the impact of the epidemic across successive birth cohorts and study trends among the age groups most at risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».