Increased HIV Subtype Diversity Reflecting Demographic Changes in the HIV Epidemic in New South Wales, Australia
Notice bibliographique
Résumé
Changes over time in HIV-1 subtype diversity within a population reflect changes in factors influencing the development of local epidemics. Here we report on the genetic diversity of 2364 reverse transcriptase sequences from people living with HIV-1 in New South Wales (NSW) notified between 2004 and 2018. These data represent >70% of all new HIV-1 notifications in the state over this period. Phylogenetic analysis was performed to identify subtype-specific transmission clusters. Subtype B and non-B infections differed across all demographics analysed (p < 0.001). We found a strong positive association for infections among females, individuals not born in Australia or reporting heterosexual transmission being of non-B origin. Further, we found an overall increase in non-B infections among men who have sex with men from 50 to 79% in the last 10 years. However, we also found differences between non-B subtypes; heterosexual transmission was positively associated with subtype C only. In addition, the majority of subtype B infections were associated with clusters, while the majority of non-B infections were singletons. However, we found seven non-B clusters (≥5 sequences) indicative of local ongoing transmission. In conclusion, we present how the HIV-1 epidemic has changed over time in NSW, becoming more heterogeneous with distinct subtype-specific demographic associations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».