A case study of nonlinear programming approach for repeated testing of HIV in a population stratified by subpopulations according to different risks of new infections
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the vision of the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS that 90% of people living with HIV will be diagnosed by year 2020, we present an optimization framework regarding repeated testing of an infectious disease which is transmitted unevenly in the population. A subset of HIV surveillance data in Canada with detailed and compatible variables is pooled for statistical analysis. The study population is Men having Sex with Men (MSM) in Canada from the pooled data. Estimated parameters regarding the HIV epidemic in the study population show that, across age strata, the number of new infections is distributed differently from the number of people living with HIV. A nonlinear programming algorithm is developed regarding which strata should be considered for repeated testing. Among strata in which repeated testing is considered, the optimal frequency of testing is calculated by stratum to minimize the expected number of tests per year. Scenarios and options that all fulfil the UNAIDS vision are presented. In addition to minimizing the expected number of tests per year, other considerations are also examined such as annual testing in selected strata and the tolerance to imperfect implementation of the testing program with low coverage or uptake rates.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».