Population-level impact of an accelerated HIV response plan to reach the UNAIDS 90-90-90 target in Côte d’Ivoire: Insights from mathematical modeling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: National responses will need to be markedly accelerated to achieve the ambitious target of the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS). This target aims for 90% of HIV-positive individuals to be aware of their status, for 90% of those aware to receive antiretroviral therapy (ART), and for 90% of those on treatment to have a suppressed viral load by 2020, with each individual target reaching 95% by 2030. We aimed to estimate the impact of various treatment-as-prevention scenarios in Côte d'Ivoire, one of the countries with the highest HIV incidence in West Africa, with unmet HIV prevention and treatment needs, and where key populations are important to the broader HIV epidemic. METHODS AND FINDINGS: An age-stratified dynamic model was developed and calibrated to epidemiological and programmatic data using a Bayesian framework. The model represents sexual and vertical HIV transmission in the general population, female sex workers (FSW), and men who have sex with men (MSM). We estimated the impact of scaling up interventions to reach the UNAIDS targets, as well as the impact of 8 other scenarios, on HIV transmission in adults and children, compared to our baseline scenario that maintains 2015 rates of testing, ART initiation, ART discontinuation, treatment failure, and levels of condom use. In 2015, we estimated that 52% (95% credible intervals: 46%-58%) of HIV-positive individuals were aware of their status, 72% (57%-82%) of those aware were on ART, and 77% (74%-79%) of those on ART were virologically suppressed. Reaching the UNAIDS targets on time would avert 50% (42%-60%) of new HIV infections over 2015-2030 compared to 30% (25%-36%) if the 90-90-90 target is reached in 2025. Attaining the UNAIDS targets in FSW, their clients, and MSM (but not in the rest of the population) would avert a similar fraction of new infections (30%; 21%-39%). A 25-percentage-point drop in condom use from the 2015 levels among FSW and MSM would reduce the impact of reaching the UNAIDS targets, with 38% (26%-51%) of infections averted. The study's main limitation is that homogenous spatial coverage of interventions was assumed, and future lines of inquiry should examine how geographical prioritization could affect HIV transmission. CONCLUSIONS: Maximizing the impact of the UNAIDS targets will require rapid scale-up of interventions, particularly testing, ART initiation, and limiting ART discontinuation. Reaching clients of FSW, as well as key populations, can efficiently reduce transmission. Sustaining the high condom-use levels among key populations should remain an important prevention pillar.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».