Comparing those diagnosed early versus late in their HIV infection: implications for public health
Notice bibliographique
Résumé
Routine HIV surveillance cannot distinguish between recent and older infections: HIV-positive individuals reported soon or long after infection are both considered new diagnoses from a surveillance perspective, notwithstanding the time since infection. This lack of specificity makes it difficult to understand the jurisdiction-specific trends in HIV epidemiology needed for prevention planning. Previous efforts have been made to discern such timing of infection, but these methodologies are not easily applied in a public health setting. We wished to develop a simple protocol, using routinely collected information, to classify newly diagnosed infections as recent or older, and to enumerate and characterize recent versus older infections. Applying our methodology to a review of HIV cases reported between January 2011 and December 2014, we classified 62% of cases; one-third of these were recent infections. Although men who have sex with men (MSM) and persons from HIV-endemic countries (HEC) disproportionally accounted for new HIV diagnoses, the dynamics of HIV transmission within these groups differed dramatically: MSM accounted for the majority of recent infections, whereas persons from HEC accounted for the majority of older infections. Among older infections, one-quarter were previously unaware of their infection. Categorizing cases in this manner yielded greater, jurisdiction-specific understanding of HIV, and guides subpopulation-specific interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».