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Enregistrement W2626306377 · doi:10.1371/journal.pmed.1002321

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

2017· article· en· W2626306377 sur OpenAlexafffund
Mathieu Maheu‐Giroux, Juan F Vesga, Souleymane Diabaté, Michel Alary, Stefan Baral, Daouda Diouf, Abo Kouamé, Marie‐Claude Boily

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de Santé Publique du QuébecCentre hospitalier de l'Université LavalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of CanadaNational Institutes of HealthPublic Health AgencyNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCote d ivoirePopulationHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthVirologyMedicineDemographyHumanitiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations45
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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