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Enregistrement W2557402144 · doi:10.1186/s12879-016-2052-7

Mortality along the continuum of HIV care in Rwanda: a model-based analysis

2016· article· en· W2557402144 sur OpenAlexaff
Eran Bendavid, David Stauffer, Eric Remera, Sabin Nsanzimana, Steve Kanters, Edward J. Mills

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute on AgingBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Mortality rateAntiretroviral therapyPopulationHealth careContinuum of careViral loadGerontologyEnvironmental healthFamily medicineSurgerySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV is the leading cause of death among adults in sub-Saharan Africa. However, mortality along the HIV care continuum is poorly described. We combine demographic, epidemiologic, and health services data to estimate where are people with HIV dying along Rwanda's care continuum. METHODS: We calibrated an age-structured HIV disease and transmission stochastic simulation model to the epidemic in Rwanda. We estimate mortality among HIV-infected individuals in the following states: untested, tested without establishing care in an antiretroviral therapy (ART) program (unlinked), in care before initiating ART (pre-ART), lost to follow-up (LTFU) following ART initiation, and retained in active ART care. We estimated mortality among people living with HIV in Rwanda through 2025 under current conditions, and with improvements to the HIV care continuum. RESULTS: In 2014, the greatest portion of deaths occurred among those untested (35.4%), followed by those on ART (34.1%), reflecting the large increase in the population on ART. Deaths among those LTFU made up 11.8% of all deaths among HIV-infected individuals in 2014, and in the base case this portion increased to 18.8% in 2025, while the contribution to mortality declined among those untested, unlinked, and in pre-ART. In our model only combined improvements to multiple aspects of the HIV care continuum were projected to reduce the total number of deaths among those with HIV, estimated at 8177 in 2014, rising to 10,659 in the base case, and declining to 5,691 with combined improvements in 2025. CONCLUSION: Mortality among those untested for HIV contributes a declining portion of deaths among HIV-infected individuals in Rwanda, but the portion of deaths among those LTFU is expected to increase the most over the next decade. Combined improvements to the HIV care continuum might be needed to reduce the number of deaths among those with HIV.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2016
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Résumé présentoui

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