Quantifying the Evolving Contribution of HIV Interventions and Key Populations to the HIV Epidemic in Yaoundé, Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Key populations (KP) including men who have sex with men (MSM), female sex workers (FSW), and their clients are disproportionately affected by HIV in Sub-Saharan Africa. We estimated the evolving impact of past interventions and contribution of unmet HIV prevention/treatment needs of key populations and lower-risk groups to HIV transmission. SETTING: Yaoundé, Cameroon. METHODS: We parametrized and fitted a deterministic HIV transmission model to Yaoundé-specific demographic, behavioral, HIV, and intervention coverage data in a Bayesian framework. We estimated the fraction of incident HIV infections averted by condoms and antiretroviral therapy (ART) and the fraction of all infections over 10-year periods directly and indirectly attributable to sex within and between each risk group. RESULTS: Condom use and ART together may have averted 43% (95% uncertainty interval: 31-54) of incident infections over 1980-2018 and 72% (66-79) over 2009-2018. Most onward transmissions over 2009-2018 stemmed from sex between lower-risk individuals [47% (32-61)], clients [37% (23-51)], and MSM [35% (20-54)] with all their partners. The contribution of commercial sex decreased from 25% (8-49) over 1989-1998 to 8% (3-22) over 2009-2018, due to higher intervention coverage among FSW. CONCLUSION: Condom use and recent ART scale-up mitigated the HIV epidemic in Yaoundé and changed the contribution of different partnerships to onward transmission over time. Findings highlight the importance of prioritizing HIV prevention and treatment for MSM and clients of FSW whose unmet needs now contribute most to onward transmission, while maintaining services that successfully reduced transmissions in the context of commercial sex.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».