Sexual mixing patterns in men who have sex with men: network approaches for smart resource allocation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age-based sexual mixing patterns in men who have sex with men (MSM) can greatly inform strategic allocation of intervention resources to subsets of the population for the purpose of preventing the greatest number of new HIV infections. METHODS: Egocentric network data collected from MSM participating in annual HIV sentinel surveillance surveys were used to assess age-dependent mixing and to explore its epidemiological implications on the risk of HIV transmission risk (among those HIV-infected) and HIV acquisition risk (among those not infected). RESULTS: Mixing in this sample of 1605 Chinese MSM is relatively age assortative (the average of values expressing the degree of preferential mixing were 2.01 in diagonal cells vs 0.87 in off-diagonal cells). Expected numbers of HIV acquisition were highest in the 20-24years age group; those for HIV transmissions were highest among 25-29year olds. The risk of both acquisition and transmission was highest in age groups that immediately follow the most commonly reported ages of sexual debut in this population (i.e. age 20). CONCLUSIONS: These findings suggest that combination prevention resources should be targeted at younger MSM who are at higher risk of both transmission and acquisition. Programs may also do well to target even younger age groups who have not yet debuted in order to establish prevention effects before risky sexual behaviours begin. More research on optimal strategies to access these harder-to-reach subsets of the MSM population is needed. Findings also support ongoing efforts for public health practitioners to collect network data in key populations to support more empirically driven strategies to target prevention resources.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».