How much could a microbicide's sexually transmitted infection efficacy contribute to reducing HIV risk and the level of condom use needed to lower risk? Model estimates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study explores the potential contribution of a microbicide's sexually transmitted infection (STI) efficacy in reducing a female sex worker's (FSW) risk of STI and HIV infection. The study then investigates whether the threshold for the reduction in condom use following microbicide introduction that can be tolerated without increasing HIV risk is affected by STI efficacy. METHODS: A dynamic model describing the transmission of a bacterial STI between FSW and their clients was coupled with a static HIV model. The model uses data from Cotonou, Benin (1998-9), for illustration, to estimate the change in risk following the introduction of 50% HIV efficacious microbicides of different STI efficacies, used in 50% of sex acts when a condom is not used. The condom migration thresholds were estimated. The degree to which the findings are influenced by STI prevalence was explored. RESULTS: For highly transmissible STI, there is a non-monotonic relationship between STI prevalence and microbicide impact on HIV with the relative reduction in HIV risk first increasing, due to the proportion of HIV risk attributable to the STI increasing, but then decreasing at high prevalences as the STI becomes harder to control. A less transmissible STI can still be impacted upon with a moderate/high STI efficacy microbicide even at high STI prevalences. This relationship is also reflected in the condom migration thresholds. CONCLUSIONS: A microbicide's STI efficacy may have a substantial impact on STI and HIV incidence among high-risk groups. The variation in the condom migration thresholds for different STI efficacies and STI prevalences may be difficult to measure accurately.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».