Estimation of HIV incidence and its trend in three key populations in Iran
Notice bibliographique
Résumé
In Iran, People Who Inject Drugs (PWID), Female Sex Workers (FSW), and prisoners are the main key populations at risk of HIV infection. This study aimed to evaluate the trend of HIV incidence among PWID, FSW and prisoners as an impact measure of HIV harm reduction and prevention efforts in Iran. Data were obtained from the two rounds of national bio-behavioral surveillance surveys among FSW (2010 (n = 872), 2015 (n = 1339)), PWID (2010 (n = 2417), 2014 (n = 2307)), and prisoners (2009 (n = 4536), 2013 (n = 5390)) through facility-based (FSW and PWID surveys) and cluster sampling (prisoner surveys). Time-at-risk was calculated assuming the age at first sex or drug injection as the beginning of the at-risk period and the age at the time of the interview or date when they received a positive HIV test result as the end of this period, adjusted for interval censoring. HIV incidence among PWID in 2014 was 5.39 (95% CI 4.71, 6.16) per 1,000 person-years (PY), significantly lower than in 2009 (17.07, 95% CI 15.34, 19.34). Similarly, HIV incidence was 1.12 (95% CI 0.77, 1.64) per 1,000 PY among FSW in 2015, a significant drop from 2010 (2.38, 95% CI 1.66, 3.40). Also, HIV incidence decreased among prisoners from 1.34 (95% CI: 1.08, 1.67) in 2009 to 0.49 (95% CI: 0.39, 0.61) per 1,000 PY in 2013. Our findings suggest that after an increase in the 2000s, the HIV incidence may have been decreased and stabilized among key populations in Iran.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».