HIV surveillance based on routine testing data from antenatal clinics in Malawi (2011–2018)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The use of routinely collected data from prevention of mother-to-child transmission programs (ANC-RT) has been proposed to monitor HIV epidemic trends. This poses several challenges for surveillance, one of them being that women may opt-out of testing and/or test stock-outs may result in inconsistent service availability. In this study, we sought to empirically quantify the relationship between imperfect HIV testing coverage and HIV prevalence among pregnant women from ANC-RT data. DESIGN: We used reports from the ANC Register of all antenatal care (ANC) sites in Malawi (2011-2018), including 49 244 monthly observations, from 764 facilities, totaling 4 375 777 women. METHODS: Binomial logistic regression models with facility-level fixed effects and marginal standardization were used to assess the effect of testing coverage on HIV prevalence. RESULTS: Testing coverage increased from 78 to 98% over 2011-2018. We estimated that, had testing coverage been perfect, prevalence would have been 0.4% point lower (95% CI 0.3-0.5%) than the 7.9% observed prevalence, a relative overestimation of 6%. Bias in HIV prevalence was the highest in 2012, when testing coverage was lowest (72%), resulting in a relative overestimation of HIV prevalence of 15% (95% CI 12-17%). Overall, adjustments for imperfect testing coverage led to a subtler decline in HIV prevalence over 2011--2018. CONCLUSION: Malawi achieved high coverage of routine HIV testing in recent years. Nevertheless, imperfect testing coverage can lead to overestimation of HIV prevalence among pregnant women when coverage is suboptimal. ANC-RT data should be carefully evaluated for changes in testing coverage and completeness when used to monitor epidemic trends.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».