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Enregistrement W2314170441 · doi:10.1136/sextrans-2013-051184.0180

O17.2 HIV Prevention at Scale: Has It Worked? Evaluation of the Impact of the Avahan Programme in South India

2013· article· en· W2314170441 sur OpenAlexaff
Michael Pickles, Marie‐Claude Boily, Peter Vickerman, Catherine M Lowndes, Stephen Moses, James Blanchard, Banadakoppa M Ramesh, Ramesh Paranjape, Michel Alary

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyCondomEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Avahan, the India AIDS initiative of the Bill & Melinda Gates Foundation, is the largest targeted HIV preventive intervention in the world. We examine evidence for its overall impact, and estimate HIV infections averted acrossAvahandistricts. Methods A mathematical model of HIV transmission among high-risk groups and the general population was developed. It was parameterised using data from serial cross-sectional surveys (IBBAs) within a Bayesian framework, to reproduce HIV prevalence trends amongst female sex workers (FSWs), their clients, and men who have sex with men (MSM) in 24 South Indian districts. We test whether these prevalence trends are more consistent with self-reported increases in consistent condom use (CCU) followingAvahan,or a counterfactual assuming CCU increased at slower pre-Avahanrates. To assess this we used a Bayes factor, which also measures strength of evidence for the impact estimates. Using regression analysis, the prevention impact in the IBBA districts is extrapolated to allAvahandistricts. Results In 13/24 districts, modelling suggests medium to strong evidence for the large self-reported increase in CCU sinceAvahanimplementation. Elsewhere evidence is weaker, with CCU generally already high pre-Avahan. Approximately 32,700 HIV infections (95% credibility interval 17,900–61,600) were averted over four years in IBBA districts with moderate/strong evidence. Adding districts with weaker evidence increases this to 62,800 (32,000–118,000), and extrapolation suggests that 202,000 (98,300–407,000) infections were averted across all 69Avahandistricts in South India, increasing to 606,000 (290,000–1,193,000) over ten years. Over four (ten) years, 42% (57%) of HIV infections were averted. Conclusion This is the first evaluation ofAvahanto account for the causal pathway of the intervention, changing risk behaviour in FSWs and MSM to avert HIV infections in these groups and the general population. The findings suggest considerable impact can be achieved from targeted behavioural HIV prevention initiatives.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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