The importance of choice disability and structural intervention in the HIV epidemic in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite massive investment in HIV control programs, HIV incidence rates in countries with generalized epidemics have not fallen for most of the last decade. It appears that those at risk are not adopting effective prevention strategies. Those who are unable to implement their prevention preferences are referred to as choice disabled. We examined how and to what extent structural intervention measures that support choice-disabled individuals can reduce HIV transmission and prevalence. METHODS: A mathematical model was developed to describe HIV transmission among and between choice-disabled and choice-enabled individuals. Data were available from field trials identifying factors and effects of choice disability. The model was used to estimate the potential impact of an intervention strategy in which choice-disabled individuals are enabled to make prevention choices. Several scenarios were considered and compared: supporting only one or both genders; supporting only HIV- individuals or also HIV+ choice-disabled individuals. RESULTS: Substantial declines in HIV incidence and prevalence are observed when supportive interventions are included in the model. The magnitude of these declines depends on the scope of the intervention program. The largest positive effect occurs when the support program is offered regardless of HIV status. CONCLUSIONS: Addressing the effects of choice disability in any HIV intervention program could be crucial to the program's success. Structural intervention programs to support choice-disabled individuals in implementing prevention strategies greatly reduce HIV incidence and prevalence in mathematical models.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».