P1-S6.06 What has been the effect of the Avahan HIV intervention on condom use among female sex workers? Insights from a fully Bayesian inference methodology
Notice bibliographique
Résumé
Background Considerable efforts have been invested to evaluate the impact of the Avahan project, the India AIDS initiative, targeted to high risk groups. One measure of impact is the number of HIV infections prevented (PF) due to increases in condom use between FSWs and clients following the start of Avahan. PF estimates hinge on knowledge of the frequency of condom use over time. As there is no data on condom use prior to the first round of data collection post-Avahan, these trends must be estimated indirectly. We aim, using a Bayesian framework and Monte Carlo Markov Chains (MCMC) methodology, to determine if the trends in HIV prevalence among FSWs and clients can be used to infer changes in condom use between FSW and clients before and after the start of Avahan. Methods We used serial rounds of cross-sectional behavioural and biological survey (IBBA) data and a deterministic compartmental model of HIV transmission among FSW/clients in Mysore and Belgaum districts coupled with Bayesian inference procedures. Condom use was modelled as the fraction of FSW commercial sex acts protected by condoms. IBBA data was used to specify the model prior parameter distributions and estimate HIV prevalence at three time points among FWS, at one time point among their clients. The Particle MCMC algorithm was used to explore the posterior density of our complex parameter distribution, and to derive estimates of the evolution of condom use over time using either 2 or 3 rounds of HIV prevalence data among FSW. Results For both districts, the results reveal a clear increase in condom use around the start of Avahan in 2004 (Abstract P1-S6.06 figure 1). Abstract P1-S6.06 figure 1 suggests condom use before the intervention (jan 1994) was lower in Mysore (15.7%, 95% CI 0 to 48%) than in Belgaum (19%, 95% CI 0 to 58%). In both districts, post intervention condom use stabilised at values above 80% (95% CI Mysore 65 to 100% and Belgaum 50 to 100%). Lastly, Abstract P1-S6.06 figure 1 A),C) vs B),D) show the information gained by using 3 rounds of data instead of 2. Abstract P1-S6.06 Figure 1 A) Condom use in Mysore estimated from rounds 1 and 2. B) Condom use in Mysore estimated from rounds 1, 2 and 3. C) Condom use in Belgaum estimated from rounds 1 and 2. D) Condom use in Belgaum estimated from rounds 1, 2 and 3. Conclusions This is the first application of Particle MCMC in an intervention monitoring context. Our results consolidate previous back projections suggesting that condom use significantly increased since the start of Avahan, which sheds additional light on the potential intervention impact. This study illustrates the use of flexible Bayesian inference methodology to estimate time-varying parameters. It also informs the design of prevalence surveys for intervention monitoring.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».