Changing Dynamics of HIV Transmission in Côte d'Ivoire: Modeling Who Acquired and Transmitted Infections and Estimating the Impact of Past HIV Interventions (1976–2015)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Understanding the impact of past interventions and how it affected transmission dynamics is key to guiding prevention efforts. We estimated the population-level impact of condom, antiretroviral therapy (ART), and prevention of mother-to-child transmission activities on HIV transmission and the contribution of key risk factors on HIV acquisition and transmission. METHODS: An age-stratified dynamical model of sexual and vertical HIV transmission among the general population, female sex workers (FSW), and men who have sex with men was calibrated to detailed prevalence and intervention data. We estimated the fraction of HIV infections averted by the interventions, and the fraction of incident infections acquired and transmitted by different populations over successive 10-year periods (1976-2015). RESULTS: Overall, condom use averted 61% (95% credible intervals: 56%-66%) of all adult infections during 1987-2015 mainly because of increased use by FSW (46% of infections averted). In comparison, ART prevented 15% (10%-19%) of adult infections during 2010-2015. As a result, FSW initially (1976-1985) contributed 95% (91%-97%) of all new infections, declining to 19% (11%-27%) during 2005-2015. Older men and clients mixing with non-FSW are currently the highest contributors to transmission. Men who have sex with men contributed ≤4% transmissions throughout. Young women (15-24 years; excluding FSW) do not transmit more infections than they acquired. CONCLUSIONS: Early increases in condom use, mainly by FSW, have substantially reduced HIV transmission. Clients of FSWs and older men have become the main source of transmission, whereas young women remain at increased risk. Strengthening prevention and scaling-up of ART, particularly to FSW and clients of female sex workers, is important.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».