O13.2 Can the UNAIDS Modes of Transmission Model Be Improved? A Comparison of the Original and Revised Model Projections Using Data from Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Mathematical modelling has increased our understanding of the HIV epidemic and played a key role in decision making. The UNAIDS Modes of Transmission (MoT) model has been used by 29 countries to analyse their HIV epidemics, with the results helping to guide and focus interventions. However, the simplistic compartmentalisation of the population within the model has raised concerns over its reliability. We compared the MoT model projections for Cross River, Nigeria, with a revised MoT model that incorporates additional heterogeneity (including subgroups for sero-discordant partnerships and individuals engaging in transactional sex) and updated parameters. We categorised population subgroups into ‘high-risk’, representing core groups, their bridging partners and sero-discordant partnerships; ‘medium-risk’, who are regular partners of ‘high-risk’ individuals; and ‘general population’, who are not linked to ‘high-risk’ or ‘medium-risk’ groups. Sensitivity analyses were undertaken and model projections assessed which population categories generated the highest incidence of HIV. The original MoT model projections suggest 73% of HIV infections occur in general population subgroups and 21% amongst ‘high-risk’ groups. Following revisions to the MoT, model projections estimate 76–94% (95%CrI) of new HIV infections are expected to occur in high-risk groups, who make up just 23% of the population, compared to 6–24% amongst general population subgroups. Changes in the distribution of infections result from the introduction of sero-discordant partnerships and ‘transactional sex’ groups (a relatively large subset of the population, often ignored in modelling analysis) in the model, which are classified as ‘high-risk’. The UNAIDS MoT remains an accessible and potentially useful model that can help inform intervention priorities. However, our findings strongly suggest that the current model may produce misleading findings, especially in more concentrated HIV epidemic settings. Results from this study indicate the need for UNAIDS to conduct a formal review of the MoT, and for further revisions to be made.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».