Sensitivity and Specificity of the HIV Risk Assessment Tool Used by PEPFAR Partners in Edo, Bayelsa and Lagos States, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although HIV testing is a critical screening and entry point for accessing HIV treatment, HIV programs worldwide are strained by limited resources which require a practical and cost-effective strategy for screening and testing clients. Screening tools are becoming increasingly common given their presumed advantage of efficiency and cost-effectiveness in predicting and prioritizing clients who are most at risk of testing HIV positive. METHOD: This study assessed a Risk Assessment Tool (RAT) used by PEPFAR partners in Edo, Bayelsa, and Lagos states of Nigeria to determine the tool’s sensitivity and specificity for identifying HIV positivity. The assessment purposively selected the 20 most convenient health facilities. A penalized logistic regression model was also used to identify specific questions that predict True Positive. RESULT & CONCLUSION: The results indicate that the RAT used in the 3 states had poor accuracy, with a sensitivity of only 54%, meaning the RAT correctly identified 54% of the people who have HIV but failed to identify 46% of people who have HIV. The RAT’s specificity (77%) indicated that it correctly identified 77% of people who do not have HIV, but it also erroneously identified 23% of people as having HIV when they did not. The penalized logistic regression model demonstrated that clients who reported having unprotected sex in the previous 6 months accounted for 51% of those who tested positive to HIV. Likewise, those who reported having vaginal or urethral discharge accounted for 11%, while tuberculosis diagnosis or symptoms accounted for 8% of clients who tested positive to HIV. These three questions yielded the highest predictive values of clients who were likely to test positive.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».