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Enregistrement W2969296932 · doi:10.1093/ve/vez002.013

A14 Estimating time since HIV infection using next-generation sequencing data: A unique tool to help understand HIV prevention among high-risk young women in Ukraine

2019· article· en· W2969296932 sur OpenAlexaff
François Cholette, Christina Daniuk, Emma Lee, Rupert Capiña, Eve Cheuk, Marissa Becker, Sharmistha Mishra, Hui Ting, O. M. Balakireva, Daria Pavlova, Paul Sandstrom

Notice bibliographique

RevueVirus Evolution · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransactional sexCasualGenotypingSex workHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineDemographyPsychological interventionCondomYoung adultImmunologyPopulationGerontologyBiologyEnvironmental healthGenotypeGeneSyphilisGeneticsResearch methodology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The transitions study examines HIV risk among adolescent girls and young women through their sexual life course from first sex, to past and current engagement in casual sex, transactional sex, and, for some, formal sex work (FSW). Understanding the timing of HIV infection and the circumstances around early infection in young females is critical to HIV prevention interventions. We inferred time since HIV infection using next-generation sequencing (NGS) of the HIV pol gene isolated from cross-sectional samples among high-risk young women in Dnipro, Ukraine. Dried blood spots were collected on Whatman 903 cards from young women aged 14–24 engaged in casual sex (n = 894), transactional sex (n = 464), and FSW (n = 452). The HIV pol gene was sequenced using an in-house NGS HIV drug resistance mutation genotyping assay. Time since HIV infection was inferred using an online tool as described by Puller et al. (2017) freely available at https://hiv.biozentrum.unibas.ch/ETI/. The mean estimated time since HIV infection (ETI) for participants engaged in casual sex, transactional sex, and FSW is 1.98, 1.84, and 3.01 years, respectively. ETI was used to determine the duration of HIV infection for each participant and compared to the number of sexually active years prior to FSW. Among FSW, 61 per cent of participants were infected with HIV prior to entry into sex work. In general, ETI from NGS data suggests that FSWs were infected with HIV before entry into FSW. Expansion of targeted prevention programs beyond FSW could play an important role in mitigating HIV transmission at the population level.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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