Estimating The Undiagnosed HIV-Positive Population A Mathematical Modeling Study
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis a mathematical model of HIV transmission and diagnosis is used to estimate the total size of the HIV-positive population and the HIV incidence from HIV case report data for the Province of Alberta. Worldwide, estimates of the size of the HIV-positive population are used to allocate medical resources and target disease prevention efforts, while estimates of HIV incidence are used to evaluate the effectiveness of intervention programs and track changes in risk behaviours. Many HIV surveillance programs are based on reports of newly diagnosed cases. Estimating the total size of the HIV-positive population from this data is challenging as those who are HIV-positive but have not been diagnosed are not included. Furthermore, trends in HIV diagnosis do not reflect trends in incidence as the length of time newly diagnosed HIV patients have been infected is usually unknown. Fitting the model used in this thesis is complicated by the presence of non-identifiable parameters. Non-identifiable parameters occur when all parameter values on a surface in the parameter space have identical model outcomes for the quantities represented in the data. Methods for systematic detection of this behaviour and resolution of nonidentifiabilities are discussed in a general modelling framework and applied to the HIV model for the assessment of the Province of Alberta data. Interval estimates for all parameters are obtained using an iterated Markov chain Monte Carlo (MCMC) method and the resulting fitted model is validated. The validated model is used to produce estimates of the total size of the HIV-positive population including those who have not been diagnosed for the years 2001 to 2020. Estimates of HIV incidence, time from infection to diagnosis, and the size of the undiagnosed population are also computed using the model. Uncertainty and sensitivity analysis are used to determine how much uncertainty remains in these estimates and which parameters are most important to the model outcomes. Finally, the model is used to simulate several potential intervention strategies to reduce HIV incidence in the province. The potential impact of antiretroviral drug resistant strains of HIV on a hypothetical “treatment as prevention” program in the context of a generalized HIV epidemic is studied using another model. This model includes the development and transmission of drug resistant viral strains. Sensitivity and uncertainty analyses are used to explore the potential outcomes. Finally, the asymptotic behaviour of a simple disease model similar to the Alberta HIV model, but using more general forms of population dependent transmission, is analyzed mathematically. It is shown that for some types of population dependence this model can display complicated dynamical behaviours including backward bifurcations and Hopf bifurcations.
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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 ».