The Role of Phylogenetics in Unravelling Patterns of HIV Transmission towards Epidemic Control: The Quebec Experience (2002–2020)
Notice bibliographique
Résumé
Phylogenetics has been advanced as a structural framework to infer evolving trends in the regional spread of HIV-1 and guide public health interventions. In Quebec, molecular network analyses tracked HIV transmission dynamics from 2002–2020 using MEGA10-Neighbour-joining, HIV-TRACE, and MicrobeTrace methodologies. Phylogenetics revealed three patterns of viral spread among Men having Sex with Men (MSM, n = 5024) and heterosexuals (HET, n = 1345) harbouring subtype B epidemics as well as B and non-B subtype epidemics (n = 1848) introduced through migration. Notably, half of new subtype B infections amongst MSM and HET segregating as solitary transmissions or small cluster networks (2–5 members) declined by 70% from 2006–2020, concomitant to advances in treatment-as-prevention. Nonetheless, subtype B epidemic control amongst MSM was thwarted by the ongoing genesis and expansion of super-spreader large cluster variants leading to micro-epidemics, averaging 49 members/cluster at the end of 2020. The growth of large clusters was related to forward transmission cascades of untreated early-stage infections, younger at-risk populations, more transmissible/replicative-competent strains, and changing demographics. Subtype B and non-B subtype infections introduced through recent migration now surpass the domestic epidemic amongst MSM. Phylodynamics can assist in predicting and responding to active, recurrent, and newly emergent large cluster networks, as well as the cryptic spread of HIV introduced through migration.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».