Systematic review and meta-analysis of the adolescent HIV continuum of care in South Africa: the Cresting Wave
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: South Africa has the most HIV infections of any country in the world, yet little is known about the adolescent continuum of care from HIV diagnosis through viral suppression. OBJECTIVE: To determine the adolescent HIV continuum of care in South Africa. DATA SOURCES: We searched PubMed, Google Scholar and online conference proceedings from International AIDS Society (IAS), International AIDS Conference (AIDS) and Conference on Retrovirology and Opportunistic Infections (CROI) from 1 January 2005 to 31 July 2015. DATA EXTRACTION: We selected published literature containing South African cohorts and epidemiological data reporting primary data for youth (15-24 years of age) at any stage of the HIV continuum of care (ie, diagnosis, treatment, retention, viral suppression). For the meta-analysis we used six sources for retention in care and nine for viral suppression. RESULTS: Among the estimated 867 283 HIV-infected youth from 15 to 24 years old in South Africa in 2013, 14% accessed antiretroviral therapy (ART). Of those on therapy, ∼83% were retained in care and 81% were virally suppressed. Overall, we estimate that 10% of HIV-infected youth in South Africa in 2013 were virally suppressed. LIMITATIONS: This analysis relies on published data from large mostly urban South Africa cohorts limiting the generalisability to all adolescents. CONCLUSIONS: Despite a large increase in ART programmes in South Africa that have relatively high retention rates and viral suppression rates among HIV-infected youth, only a small percentage are virally suppressed, largely due to low numbers of adolescents and young adults accessing ART.
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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 | 0,024 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».