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Enregistrement W2889946053 · doi:10.2196/11113

Applying National Estimates of Adults With Indications for Pre-Exposure Prophylaxis to Populations of Men Who Have Sex With Men and People Who Inject Drugs in Colorado: Modeling Study

2018· article· en· W2889946053 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer A. Donnelly, Thomas T Deem, Megan A Duffy, Anita Watkins, Alia Al‐Tayyib, Daniel Shodell, Mark Thrun, Sarah E. Rowan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePre-exposure prophylaxisMen who have sex with menEnvironmental healthDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral pre-exposure prophylaxis (PrEP) is a highly effective option for HIV prevention. To realize the full benefit of PrEP at the population level, uptake must reach those at the greatest risk of HIV acquisition. Guidance published by Centers for Disease Control and Prevention (CDC) suggests that the number of individuals with indications for PrEP is 1.1-1.2 million nationally based on survey data of key populations and local transmission patterns. We applied these estimates at state and county levels to determine the number of individuals who might benefit from PrEP locally and compared our estimates to CDC-published estimates for Colorado. OBJECTIVE: This analysis aimed to produce estimates of key populations with indications for PrEP in Colorado as a whole and by county type. These estimates will be used for public health strategic planning for HIV prevention goals at the state and county jurisdictional levels. METHODS: Colorado population estimates were obtained from the state demography office, which utilizes US decennial census data and input from county and local agencies to forecast the population. We limited our analysis to adults aged 18-59 years to be consistent with CDC methodology for PrEP estimates. We performed a literature review to define the best population-level percentages to determine numbers of HIV-negative men who have sex with men (MSM) and people who inject drugs (PWID) in Colorado. These percentages were applied to the state and to each county by its rural-urban designation. Finally, CDC-derived percentages of MSM and PWID with indications for PrEP were applied to these estimates to determine numbers of MSM and PWID who may benefit from PrEP use. RESULTS: In 2017, 3,252,648 adults aged 18-59 years were living in Colorado. By applying published estimates of percentages of men who had sex with other men in the past 12 months, we determined that 41,353-49,624 adult males could be considered sexually active MSM. We estimated that 9758-13,011 adults aged 18-59 years were likely to have injected drugs in the past 12 months. By accounting for numbers of people living with HIV in those categories and applying the CDC PrEP percentages of MSM and PWID with indications for PrEP nationally, we estimated that 8792-12,528 MSM and PWID in Colorado had indications for PrEP; this number is smaller than that estimated by CDC, although within the lower CI limit. CONCLUSIONS: By employing a simple framework consisting of census data, literature review, population estimates, and national estimates for PrEP indicators, we derived estimates for potential PrEP use in our state. Statewide estimates of key populations by state and county type will enable health officials to set informed goals and track progress toward optimizing PrEP uptake. This formula may be applicable to other states with similar epidemics and resources. .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,767

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,328 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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