Rates and Correlates of HIV Incidence in Namibia’s Zambezi Region From 2014 to 2016: Sentinel, Community-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Direct measures of HIV incidence are needed to assess the population-level impact of prevention programs but are scarcely available in the subnational epidemic hotspots of sub-Saharan Africa. We created a sentinel HIV incidence cohort within a community-based program that provided home-based HIV testing to all residents of Namibia's Zambezi region, where approximately 24% of the adult population was estimated to be living with HIV. OBJECTIVE: The aim of this study was to estimate HIV incidence, detect correlates of HIV acquisition, and assess the feasibility of the sentinel, community-based approach to HIV incidence surveillance in a subnational epidemic hotspot. METHODS: Following the program's initial home-based testing (December 2014-July 2015), we purposefully selected 10 clusters of 60 to 70 households each and invited residents who were HIV negative and aged ≥15 years to participate in the cohort. Consenting participants completed behavioral interviews and a second HIV test approximately 1 year later (March-September 2016). We used Poisson models to calculate HIV incidence rates between baseline and follow-up and multivariable Cox proportional hazard models to assess the correlates of seroconversion. RESULTS: Among 1742 HIV-negative participants, 1624 (93.23%) completed follow-up. We observed 26 seroconversions in 1954 person-years (PY) of follow-up, equating to an overall incidence rate of 1.33 per 100 PY (95% CI 0.91-1.95). Among women, the incidence was 1.55 per 100 PY (95% CI 1.12-2.17) and significantly higher among those aged 15 to 24 years and residing in rural areas (adjusted hazard ratio [aHR] 4.26, 95% CI 1.39-13.13; P=.01), residing in the Ngweze suburb of Katima Mulilo city (aHR 2.34, 95% CI 1.25-4.40; P=.01), who had no prior HIV testing in the year before cohort enrollment (aHR 3.38, 95% CI 1.04-10.95; P=.05), and who had engaged in transactional sex (aHR 17.64, 95% CI 2.88-108.14; P=.02). Among men, HIV incidence was 1.05 per 100 PY (95% CI 0.54-2.31) and significantly higher among those aged 40 to 44 years (aHR 13.04, 95% CI 5.98-28.41; P<.001) and had sought HIV testing outside the study between baseline and follow-up (aHR 8.28, 95% CI 1.39-49.38; P=.02). No seroconversions occurred among persons with HIV-positive partners on antiretroviral treatment. CONCLUSIONS: Nearly three decades into Namibia's generalized HIV epidemic, these are the first estimates of HIV incidence for its highest prevalence region. By creating a sentinel incidence cohort from the infrastructure of an existing community-based testing program, we were able to characterize current transmission patterns, corroborate known risk factors for HIV acquisition, and provide insight into the efficacy of prevention interventions in a subnational epidemic hotspot. This study demonstrates an efficient and scalable framework for longitudinal HIV incidence surveillance that can be implemented in diverse sentinel sites and populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».