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Enregistrement W2123986347 · doi:10.1016/s2214-109x(13)70083-4

Assessment of the population-level effectiveness of the Avahan HIV-prevention programme in South India: a preplanned, causal-pathway-based modelling analysis

2013· article· en· W2123986347 sur OpenAlexaff
Michael Pickles, Marie‐Claude Boily, Peter Vickerman, Catherine M Lowndes, Stephen Moses, James Blanchard, Kathleen Deering, Janet Bradley, Banadakoppa M Ramesh, Reynold Washington, Rajatashuvra Adhikary, M K Mainkar, Ramesh Paranjape, Michel Alary

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité LavalUniversity of British ColumbiaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesImperial College LondonMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCondomDemographyPopulationMedicineEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)GerontologyFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Avahan, the India AIDS initiative of the Bill & Melinda Gates Foundation, was a large-scale, targeted HIV prevention intervention. We aimed to assess its overall effectiveness by estimating the number and proportion of HIV infections averted across Avahan districts, following the causal pathway of the intervention. METHODS: We created a mathematical model of HIV transmission in high-risk groups and the general population using data from serial cross-sectional surveys (integrated behavioural and biological assessments, IBBAs) within a Bayesian framework, which we used to reproduce HIV prevalence trends in female sex workers and their clients, men who have sex with men, and the general population in 24 South Indian districts over the first 4 years (2004-07 or 2005-08 dependent on the district) and the full 10 years (2004-13) of the Avahan programme. We tested whether these prevalence trends were more consistent with self-reported increases in consistent condom use after the implementation of Avahan or with a counterfactual (assuming consistent condom use increased at slower, pre-Avahan rates) using a Bayes factor, which gave a measure of the strength of evidence for the effectiveness estimates. Using regression analysis, we extrapolated the prevention effect in the districts covered by IBBAs to all 69 Avahan districts. FINDINGS: In 13 of 24 IBBA districts, modelling suggested medium to strong evidence for the large self-reported increase in consistent condom use since Avahan implementation. In the remaining 11 IBBA districts, the evidence was weaker, with consistent condom use generally already high before Avahan began. Roughly 32700 HIV infections (95% credibility interval 17900-61600) were averted over the first 4 years of the programme in the IBBA districts with moderate to strong evidence. Addition of the districts with weaker evidence increased this total to 62800 (32000-118000) averted infections, and extrapolation suggested that 202000 (98300-407000) infections were averted across all 69 Avahan districts in South India, increasing to 606000 (290000-1 193000) over 10 years. Over the first 4 years of the programme 42% of HIV infections were averted, and over 10 years 57% were averted. INTERPRETATION: This is the first assessment of Avahan to account for the causal pathway of the intervention, that of changing risk behaviours in female sex workers and high-risk men who have sex with men to avert HIV infections in these groups and the general population. The findings suggest that substantial preventive effects can be achieved by targeted behavioural HIV prevention initiatives. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,324 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations77
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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