Response to Questionable assumptions mar modelling of Kenya home‐based testing campaigns ‐ a comment on “Optimal timing of <scp>HIV</scp> home‐based counselling and testing rounds in Western Kenya” (Olney et al. 2018)
Notice bibliographique
Résumé
We appreciate the letter in response to our article “Optimal timing of HIV home-based counselling and testing rounds in Western Kenya 1.” The authors appraise the assumptions made by the model and question whether the modelled HBCT programme in western Kenya could be improved 2. As the authors are aware, high prevalence settings often require active outreach to identify a meaningful proportion of the infected population 3. However, timely linkage to care following diagnosis remains a challenge 4. Several studies are looking at innovative means of addressing this, including the use of peer navigators 5, mHealth initiatives 6, and same-day ART start 7. Meanwhile, a different - but still valid - question concerns how best to use an existing programme, in this case through repeating it to test more people. The model is based on real data from AMPATH which arguably makes it conclusions better suited to policy than arguments based on hypothetical extrapolations. It was necessary to make assumptions, and these were not with the intention of being cautiously conservative about the impact of the programme. Further model analyses could indeed compare the impact of different types of HBCT programme, as well as assessing ancillary benefits such as knowledge transfer to the community and NCD testing. The authors declare that they have no competing interests. JJO and TBH drafted the initial version of the letter. JWE, PB and JWH reviewed and provided revisions to the draft prior, before JJO circulated the finalized letter for approval from all authors prior to submission. The authors thank the editor and the authors of the originating letter for providing the opportunity to discuss this important topic.
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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 | 0,038 | 0,297 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,044 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,011 |
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 ».