Re‐assessing the late <scp>HIV</scp> diagnosis surveillance definition in the era of increased and frequent testing
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: ) is a key public health metric. In an era of more frequent testing, the likelihood of HIV diagnosis occurring during seroconversion, when CD4 counts may dip below 350, is greater. We applied a correction, considering markers of recent infection, and re-assessed 1-year mortality following late diagnosis. METHODS: We used national epidemiological and laboratory surveillance data from all people diagnosed with HIV in England, Wales, and Northern Ireland (EW&NI). Those with a baseline CD4 <350 were reclassified as 'not late' if they had evidence of recent infection (recency test and/or negative test within 24 months). A correction factor (CF) was the number reclassified divided by the number with a CD4 <350. RESULTS: Of the 32 227 people diagnosed with HIV in EW&NI between 2011 and 2019 with a baseline CD4 (81% of total), 46% had a CD4 <350 (uncorrected late diagnosis rate): 34% of gay and bisexual men (GBM), 65% of heterosexual men, and 56% of heterosexual women. Accounting for recency test and/or prior negative tests gave a 'corrected' late diagnosis rate of 39% and corresponding CF of 14%. The CF increased from 10% to 18% during 2011-2015, then plateaued, and was larger among GBM (25%) than heterosexual men and women (6% and 7%, respectively). One-year mortality among people diagnosed late was 329 per 10 000 after reclassification (an increase from 288/10 000). CONCLUSIONS: The case-surveillance definition of late diagnosis increasingly overestimates late presentation, the extent of which differs by key populations. Adjustment of late diagnosis is recommended, particularly for frequent testers such as GBM.
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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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».