Treatment as prevention: preparing the way
Notice bibliographique
Résumé
Potent antiretroviral therapy (ART) reduces mortality and morbidity in people living with HIV by reducing viral load and allowing their immune systems to recover. The reduction in viral load soon after starting ART has led to the hypothesis that early and widespread ART could prevent onward transmission and therefore eliminate the HIV epidemic in the long term. While several authors have argued that it is feasible to use HIV treatment as prevention (TasP), provided treatment is started sufficiently early, others have reasonably drawn attention to the many operational difficulties that will need to be overcome if the strategy is to succeed in reducing HIV transmission. Furthermore, international public health policy must be based on more than theoretical studies, no matter how appealing. Community randomized controlled trials provide the gold standard for testing the extent to which early treatment reduces incidence, but much still needs to be understood and the immediate need is for operational studies to explore the practical feasibility of this approach. Here, we examine some of the issues to be addressed, the obstacles to be overcome, and strategies that may be necessary if TasP is to be effective. Studies of this kind will provide valuable information for the design of large-scale trials, as well as essential information that will be needed if early treatment is to be incorporated into public health policy.
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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 | 0,077 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,030 |
| Communication savante | 0,026 | 0,050 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».