An Empiric Risk Score to Guide PrEP Targeting Among MSM in Coastal Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Men who have sex with men (MSM), who have heterogeneous HIV-acquisition risks are not specifically targeted in Kenyan pre-exposure prophylaxis (PrEP) guidelines. We used data from an open cohort, which followed 753 initially HIV-negative MSM participants for more than 1378.5 person-years, to develop an empiric risk score for targeting PrEP delivery. Independent predictors of incident HIV-1 infection in this cohort were an age of 18-24 years, having only male sex partners, having receptive anal intercourse, having any unprotected sex, and having group sex. Poisson model coefficients were used to assign a numeric score to each statistically significant predictor. A risk score of ≥ 1 corresponded to an HIV-1 incidence of ≥ 2.2 [95% confidence interval (CI) 1.2-4.1] and identified 81.3% of the cohort participants as being at high risk for HIV-1 acquisition. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.76 (95% CI 0.71-0.80). This empiric risk score may help Kenyan health care providers to assess HIV-1 acquisition risk and encourage PrEP uptake by high-risk MSM.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».