HIV Modes of Transmission in Sudan in 2014
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Sudan, where studies on HIV dynamics are few, model projections provide an additional source of information for policy-makers to identify data collection priorities and develop prevention programs. In this study, we aimed to estimate the distribution of new HIV infections by mode of exposure and to identify populations who are disproportionately contributing to the total number of new infections in Sudan. METHODS: We applied the modes of transmission (MoT) mathematical model in Sudan to estimate the distribution of new HIV infections among the 15-49 age group for 2014, based on the main routes of exposure to HIV. Data for the MoT model were collected through a systematic review of peer-reviewed articles, grey literature, interviews with key participants and focus groups. We used the MoT uncertainty module to represent uncertainty in model projections and created one general model for the whole nation and 5 sub-models for each region (Northern, Central, Eastern, Kurdufan, and Khartoum regions). We also examined how different service coverages could change HIV incidence rates and distributions in Sudan. RESULTS: The model estimated that about 6000 new HIV infections occurred in Sudan in 2014 (95% CI: 4651-7432). Men who had sex with men (MSM) (30.52%), female sex workers (FSW) (16.37%), and FSW's clients accounted (19.43%) for most of the new HIV cases. FSW accounted for the highest incidence rate in the Central, Kurdufan, and Khartoum regions; and FSW's clients had the highest incidence rate in the Eastern and Northern regions. The annual incidence rate of HIV in the total adult population was estimated at 330 per 1 000 000 populations. The incidence rate was at its highest in the Eastern region (980 annual infections per 1 000 000 populations). CONCLUSION: Although the national HIV incidence rate estimate was relatively low compared to that observed in some sub-Saharan African countries with generalized epidemics, a more severe epidemic existed within certain regions and key populations. HIV burden was mostly concentrated among MSM, FSW, and FSW's clients both nationally and regionally. Thus, the authorities should pay more attention to key populations and Eastern and Northern regions when developing prevention programs. The findings of this study can improve HIV prevention programs in Sudan.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».