Targeting screening and social marketing to increase detection of acute HIV infection in men who have sex with men in Vancouver, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The contribution of acute HIV infection (AHI) to transmission is widely recognized, and increasing AHI diagnosis capacity can enhance HIV prevention through subsequent behavior change or intervention. We examined the impact of targeted pooled nucleic acid amplification testing (NAAT) and social marketing to increase AHI diagnosis among men who have sex with men (MSM) in Vancouver. DESIGN: Observational study. METHODS: We implemented pooled NAAT following negative third-generation enzyme immunoassay (EIA) testing for males above 18 years in six clinics accessed by MSM, accompanied by two social marketing campaigns developed by a community gay men's health organization. We compared test volume and diagnosis rates for pre-implementation (April 2006-March 2009) and post-implementation (April 2009-March 2012) periods. After implementation, we used linear regression to examine quarterly trends and calculated diagnostic yield. RESULTS: After implementation, the AHI diagnosis rate significantly increased from 1.03 to 1.84 per 1000 tests, as did quarterly HIV test volumes and acute to non-acute diagnosis ratio. Of the 217 new HIV diagnoses after implementation, 54 (24.9%) were AHIs (25 detected by pooled NAAT only) for an increased diagnostic yield of 11.5%. The average number of prior negative HIV tests (past 2 years) increased significantly for newly diagnosed MSM at the six study clinics compared to other newly diagnosed MSM in British Columbia, per quarter. CONCLUSION: Targeted implementation of pooled NAAT at clinics accessed by MSM is effective in increasing AHI diagnoses compared to third-generation EIA testing. Social marketing campaigns accompanying pooled NAAT implementation may contribute to increasing AHI diagnoses and frequency of HIV testing.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».