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Enregistrement W3134579083 · doi:10.1097/qai.0000000000002663

Assessing the Potential Impact of Disruptions Due to COVID-19 on HIV Among Key and Lower-Risk Populations in the Largest Cities of Cameroon and Benin

2021· article· en· W3134579083 sur OpenAlexafffund
Romain Silhol, Lily Geidelberg, Kate M. Mitchell, Sharmistha Mishra, Dobromir Dimitrov, Anna L. Bowring, Luc Béhanzin, Fernand Guédou, Souleymane Diabaté, Sheree Schwartz, Serge Clotaire Billong, Iliassou Mfochive Njindam, Daniel Levitt, Christinah Mukandavire, Mathieu Maheu‐Giroux, Minttu M. Rönn, Shona Dalal, Peter Vickerman, Stefan Baral, Michel Alary, Marie‐Claude Boily

Notice bibliographique

RevueJAIDS Journal of Acquired Immune Deficiency Syndromes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité LavalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean and Developing Countries Clinical Trials PartnershipNational Health and Medical Research CouncilNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsNational Institutes of HealthEuropean CommissionWorld Health OrganizationForeign, Commonwealth and Development OfficeUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitCharles A. King TrustGilead SciencesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésHuman immunodeficiency virus (HIV)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental healthKey (lock)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineVirologyGeographyBiologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The COVID-19 pandemic indirectly impacts HIV epidemiology in Central/West Africa. We estimated the potential impact of COVID-19-related disruptions to HIV prevention/treatment services and sexual partnerships on HIV incidence and HIV-related deaths among key populations including female sex workers (FSW), their clients, men who have sex with men, and overall. SETTING: Yaoundé (Cameroon) and Cotonou (Benin). METHODS: We used mathematical models of HIV calibrated to city population-specific and risk population-specific demographic/behavioral/epidemic data. We estimated the relative change in 1-year HIV incidence and HIV-related deaths for various disruption scenarios of HIV prevention/treatment services and decreased casual/commercial partnerships, compared with a scenario without COVID-19. RESULTS: A 50% reduction in condom use in all partnerships over 6 months would increase 1-year HIV incidence by 39%, 42%, 31%, and 23% among men who have sex with men, FSW, clients, and overall in Yaoundé, respectively, and 69%, 49%, and 23% among FSW, clients, and overall, respectively, in Cotonou. Combining a 6-month interruption of ART initiation and 50% reduction in HIV prevention/treatment use would increase HIV incidence by 50% and HIV-related deaths by 20%. This increase in HIV infections would be halved by a simultaneous 50% reduction in casual and commercial partnerships. CONCLUSIONS: Reductions in condom use after COVID-19 would increase infections among key populations disproportionately, particularly FSW in Cotonou, who need uninterrupted condom provision. Disruptions in HIV prevention/treatment services have the biggest impacts on HIV infections and deaths overall, only partially mitigated by equal reductions in casual/commercial sexual partnerships. Maintaining ART provision must be prioritized to minimize short-term excess HIV-related deaths.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,342 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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