Couple serostatus patterns in sub-Saharan Africa illuminate the relative roles of transmission rates and sexual network characteristics in HIV epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
HIV prevalence has surpassed 30% in some African countries while peaking at less than 1% in others. The extent to which this variation is driven by biological factors influencing the HIV transmission rate or by variation in sexual network characteristics remains widely debated. Here, we leverage couple serostatus patterns to address this question. HIV prevalence is strongly correlated with couple serostatus patterns across the continent; in particular, high prevalence countries tend to have a lower ratio of serodiscordancy to concordant positivity. To investigate the drivers of this continental pattern, we fit an HIV transmission model to Demographic and Health Survey data from 45,041 cohabiting couples in 25 countries. In doing so, we estimated country-specific HIV transmission rates and sexual network characteristics reflective of pre-couple and extra-couple sexual contact patterns. We found that variation in the transmission rate could parsimoniously explain between-country variation in both couple serostatus patterns and prevalence. In contrast, between-country variation in pre-couple or extra-couple sexual contact rates could not explain the observed patterns. Sensitivity analyses suggest that future work should examine the robustness of this result to between-country variation in how heterogeneous infection risk is within a country, or to assortativity, i.e. the extent to which individuals at higher risk are likely to partner with each other.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».