Improving HIV Surveillance Data for Public Health Action in Washington, DC: A Novel Multiorganizational Data-Sharing Method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National HIV/AIDS Strategy calls for active surveillance programs for human immunodeficiency virus (HIV) to more accurately measure access to and retention in care across the HIV care continuum for persons living with HIV within their jurisdictions and to identify persons who may need public health services. However, traditional public health surveillance methods face substantial technological and privacy-related barriers to data sharing. OBJECTIVE: This study developed a novel data-sharing approach to improve the timeliness and quality of HIV surveillance data in three jurisdictions where persons may often travel across the borders of the District of Columbia, Maryland, and Virginia. METHODS: A deterministic algorithm of approximately 1000 lines was developed, including a person-matching system with Enhanced HIV/AIDS Reporting System (eHARS) variables. Person matching was defined in categories (from strongest to weakest): exact, very high, high, medium high, medium, medium low, low, and very low. The algorithm was verified using conventional component testing methods, manual code inspection, and comprehensive output file examination. Results were validated by jurisdictions using internal review processes. RESULTS: Of 161,343 uploaded eHARS records from District of Columbia (N=49,326), Maryland (N=66,200), and Virginia (N=45,817), a total of 21,472 persons were matched across jurisdictions over various strengths in a matching process totaling 21 minutes and 58 seconds in the privacy device, leaving 139,871 uniquely identified with only one jurisdiction. No records matched as medium low or low. Over 80% of the matches were identified as either exact or very high matches. Three separate validation methods were conducted for this study, and they all found ≥90% accuracy between records matched by this novel method and traditional matching methods. CONCLUSIONS: This study illustrated a novel data-sharing approach that may facilitate timelier and better quality HIV surveillance data for public health action by reducing the effort needed for traditional person-matching reviews without compromising matching accuracy. Future analyses will examine the generalizability of these findings to other applications.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».