Modeling the Impact of Retention Interventions on Mother-to-Child Transmission of HIV: Results From INSPIRE Studies in Malawi, Nigeria, and Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Six implementation research studies in Malawi, Nigeria, and Zimbabwe tested approaches for improving retention in care among women living with HIV. We simulated the impact of their interventions on the probability of HIV transmission during pregnancy and breastfeeding. METHODS: A computer-based state-transition model was developed to estimate the impact of the retention interventions. Patient-level data from the 6 studies were aggregated and analyzed, and weighted averages of mother-to-child transmission (MTCT) of HIV probabilities were presented. The average MTCT probability of the more successful interventions was applied to national estimates to calculate potential infections averted if these interventions were taken to scale. RESULTS: Among the total cohort of 5742 HIV-positive women, almost 80% of all infant infections are attributed to the roughly 20% of HIV-positive pregnant and breastfeeding women not retained on antiretroviral therapy. Higher retention in the arms receiving interventions resulted in an overall lower estimated MTCT probability of 9.9% compared with 12.3% in the control arms. In the 2 studies that showed a statistically significant effect, Prevention of MTCT Uptake and Retention (PURE) and Mother Mentor (MoMent), the difference in transmission rates between intervention and control arms was 4.1% and 7.3%, respectively. Scaling up retention interventions nationally in the 3 countries could avert an average of almost 3000 infant infections annually. CONCLUSIONS: Linking HIV-positive pregnant women to antiretroviral therapy and retaining them is essential for addressing the remaining gaps and challenges in HIV/AIDS care and the elimination of MTCT. At national level, even modest improvements in retention translates into large numbers of infant infections averted.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».