Trends in knowledge of HIV status and efficiency of HIV testing services in Sub-Saharan Africa (2000-2020): a modelling study of survey and HIV testing program data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Knowledge of HIV status (KOS) among people living with HIV (PLHIV) is essential for an effective national HIV response. This study estimates progress and gaps in reaching the UNAIDS 2020 target of 90% KOS, and the efficiency of HIV testing services (HTS) in sub-Saharan Africa (SSA), where two thirds of all PLHIV live. Methods We used data from 183 population-based surveys (N=2.7 million participants) and national HTS programs (N=315 country-years) from 40 countries as inputs into a mathematical model to examine trends in KOS among PLHIV, median time from HIV infection to diagnosis, HIV testing positivity, and proportion of new diagnoses among all positive tests, adjusting for retesting. Findings Across SSA, KOS steadily increased from 6% (95% credible interval [95%CrI]: 5% to 7%) in 2000 to 84% (95%CrI: 82% to 86%) in 2020. Twelve countries and one region, Southern Africa, reached the 90% target. In 2020, KOS was lower among men (79%) than women (87%) across SSA. PLHIV aged 15-24 years were the least likely to know their status (65%), but the largest gap in terms of absolute numbers was among men aged 35-49 years, with over 700,000 left undiagnosed. As KOS increased from 2000 to 2020, the median time to diagnosis decreased from 10 to 3 years, HIV testing positivity declined from 9% to 3%, and the proportion of first-time diagnoses among all positive tests dropped from 89% to 42%. Interpretation On the path towards the next UNAIDS target of 95% diagnostic coverage by 2030, and in a context of declining positivity and yield of first-time diagnoses, we need to focus on addressing disparities in KOS. Increasing KOS and treatment coverage among older men could be critical to reduce HIV incidence among women in SSA, and by extension, reducing mother-to-child 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».