Is reaching 90–90–90 enough to end AIDS? Lessons from Amsterdam
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Although cities present opportunities for infectious pathogens such as HIV to spread, public health infrastructure within these cities also provides opportunities to design effective approaches to eliminate transmission of these pathogens. The HIV Transmission Elimination AMsterdam (H-TEAM) Initiative, a consortium of relevant stakeholders involved in HIV prevention and care, designed an integrated approach to curb the HIV epidemic in Amsterdam, including providing preexposure prophylaxis (PrEP), increasing awareness of acute HIV infection, offering same-day test and treat, and improving indicator disease-driven HIV testing. RECENT FINDINGS: In 2013, approximately 230 people in Amsterdam were newly diagnosed with HIV, largely belonging to one of two key affected populations, namely MSM and people with a migration background. Since the start of H-TEAM in 2014, a decrease in new diagnoses was observed (130 in 2017), with an increasing proportion of MSM who had been diagnosed with a recent infection. SUMMARY: The H-TEAM shows that a city-based concerted effort is feasible. However, major challenges remain, such as reducing the number of late HIV diagnoses, and identifying and providing appropriate services to a diminishing group of individuals who are likely the source of transmission.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».