Human Immunodeficiency Virus transmission by HIV Risk Group and Along the HIV Care Continuum: A Contrast of 6 US Cities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the sources of HIV transmission provides a basis for prioritizing HIV prevention resources in specific geographic regions and populations. This study estimated the number, proportion, and rate of HIV transmissions attributable to individuals along the HIV care continuum within different HIV transmission risk groups in 6 US cities. METHODS: We used a dynamic, compartmental HIV transmission model that draws on racial behavior-specific or ethnic behavior-specific and risk behavior-specific linkage to HIV care and use of HIV prevention services from local, state, and national surveillance sources. We estimated the rate and number of HIV transmissions attributable to individuals in the stage of acute undiagnosed HIV, nonacute undiagnosed HIV, HIV diagnosed but antiretroviral therapy (ART) naïve, off ART, and on ART, stratified by HIV transmission group for the 2019 calendar year. RESULTS: Individuals with undiagnosed nonacute HIV infection accounted for the highest proportion of total transmissions in every city, ranging from 36.8% (26.7%-44.9%) in New York City to 64.9% (47.0%-71.6%) in Baltimore. Individuals who had discontinued ART contributed to the second highest percentage of total infections in 4 of 6 cities. Individuals with acute HIV had the highest transmission rate per 100 person-years, ranging from 76.4 (58.9-135.9) in Miami to 160.2 (85.7-302.8) in Baltimore. CONCLUSION: These findings underline the importance of both early diagnosis and improved ART retention for ending the HIV epidemic in the United States. Differences in the sources of transmission across cities indicate that localized priority setting to effectively address diverse microepidemics at different stages of epidemic control is necessary.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».