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Enregistrement W4284889772 · doi:10.1186/s12889-022-13543-9

Optimizing the World Health Organization algorithm for HIV vertical transmission risk assessment by adding maternal self-reported antiretroviral therapy adherence

2022· article· en· W4284889772 sur OpenAlexaff
Sheila Martínez Fernández, Maria Grazia Lain, Miquel Serna‐Pascual, Sara Domínguez‐Rodríguez, Louise Kuhn, Afaaf Liberty, Shaun Barnabas, Elisa López‐Varela, Kennedy Otwombe, Siva Danaviah, Eleni Nastouli, Paolo Palma, Nicola Cotugno, Moira Spyer, Viviana Giannuzzi, Carlo Giaquinto, Avy Violari, Mark F. Cotton, Tacilta Nhampossa, Nastassja Ramsagar, Anita Janse van Rensburg, Osee Behuhuma, Paula Vaz, Almoustapha Issiaka Maïga, Andrea Oletto, Denise Naniche, Paolo Rossi, Pablo Rojo, Alfredo Tagarro, Silvia Faggion, Daniel Gomez Pena, Inger Lindfors Rossi, William James, Alessandra Nardone, Paola Zangari, C Paganin, Anne‐Geneviève Marcelin, Vincent Cálvez, María Ángeles Muñoz, Caroline Foster, Savita Pahwa, Anita De Rossi, Deborah Persaud, Rob J. de Boer, Juliane Schroeter, Adriana Ceci, Kathrine Luzuriaga, Nicolas Chomont, Andrew Yates, Tacilta Nhamposssa, Ofer Levy, Philip Goulder, Mathias Lichterfeld, Holly L. Peay, Pr Mariam Sylla

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAgencia Española de Cooperación Internacional para el DesarrolloGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentres de Recerca de CatalunyaUnited States Agency for International Development
Mots-clésMedicineBiostatisticsViral loadAntiretroviral therapyAlgorithmTransmission (telecommunications)Public healthHuman immunodeficiency virus (HIV)PediatricsObstetricsFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The World Health Organization (WHO) risk assessment algorithm for vertical transmission of HIV (VT) assumes the availability of maternal viral load (VL) result at delivery and early viral control 4 weeks after initiating antiretroviral treatment (ART). However, in many low-and-middle-income countries, VL is often unavailable and mothers' ART adherence may be suboptimal. We evaluate the inclusion of the mothers' self-reported adherence into the established WHO-algorithm to identify infants eligible for enhanced post-natal prophylaxis when mothers' VL result is not available at delivery. METHODS: We used data from infants with perinatal HIV infection and their mothers enrolled from May-2018 to May-2020 in Mozambique, South Africa, and Mali. We retrospectively compared the performance of the WHO-algorithm with a modified algorithm which included mothers' adherence as an additional factor. Infants were considered at high risk if born from mothers without a VL result in the 4 weeks before delivery and with adherence <90%. RESULTS: At delivery, 143/184(78%) women with HIV knew their status and were on ART. Only 17(12%) obtained a VL result within 4 weeks before delivery, and 13/17(76%) of them had VL ≥1000 copies/ml. From 126 women on ART without a recent VL result, 99(79%) had been on ART for over 4 weeks. 45/99(45%) women reported suboptimal (< 90%) adherence. A total of 81/184(44%) infants were classified as high risk of VT as per the WHO-algorithm. The modified algorithm including self-adherence disclosure identified 126/184(68%) high risk infants. CONCLUSIONS: In the absence of a VL result, mothers' self-reported adherence at delivery increases the number of identified infants eligible to receive enhanced post-natal prophylaxis.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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