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Enregistrement W2512635204 · doi:10.1093/ije/dyw180

HIV treatment as prevention among people who inject drugs – a re-evaluation of the evidence

2016· article· en· W2512635204 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah Fraser, Christinah Mukandavire, Natasha K. Martin, Matthew Hickman, Myron S. Cohen, William C. Miller, Peter Vickerman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Epidemiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on Drug AbuseMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitUniversity of California, San DiegoCenter for AIDS Research, University of WashingtonGilead Sciences
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Transmission (telecommunications)PopulationInfectivityHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral loadDemographyTreatment as preventionImmunologyEnvironmental healthAntiretroviral therapyVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Population-level associations between community measures of HIV viral load and HIV incidence have been interpreted as evidence for HIV anti-retroviral treatment (ART) as prevention among people who inject drugs (PWID). However, investigation of concurrent HCV and HIV incidence trends allows examination of alternative explanations for the fall in HIV incidence. We estimate the contribution of ART and reductions in injecting risk for reducing HIV incidence in Vancouver between 1996 and 2007. Methods: A deterministic model of HIV and HCV transmission among PWID was calibrated to the baseline (1996) HIV and HCV epidemic among PWID in Vancouver. While incorporating parameter uncertainty, the model projected what levels of ART protection and decreases in injecting risk could reproduce the observed reduction in HIV and HCV incidence for 1996-2007, and so what impact would have been achieved with just ART or just reductions in injecting risk. Results: Model predictions suggest the estimated reduction (84%) in HCV incidence for 1996-2007 required a 59% (2.5-97.5 percentile range 49-76%) reduction in injecting risk, which accounted for nine-tenths of the observed decrease in HIV incidence; the remainder was achieved with a moderate ART efficacy for reducing sexual HIV infectivity (70%, 51-89%) and an uncertain ART efficacy for reducing injection-related HIV infectivity (44%, 0-96%). Despite this uncertainty, projections suggest that the decrease in injecting risk reduced HIV incidence by 76% (63-85%) and ART further reduced HIV incidence by 8% (2-19%), or on its own by 3% (-34-37%). Conclusions: Observed declines in HIV incidence in Vancouver between 1996 and 2007 should be seen as a success for intensive harm reduction, whereas ART probably played a small role.

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)0,078
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0780,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,004
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0130,009
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0060,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,167
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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