Population-level effectiveness of pre-exposure prophylaxis for HIV prevention among men who have sex with men in Montréal: a modelling study of surveillance and survey data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) has been recommended and partly subsidized in Québec since 2013. We aimed to evaluate the population-level impact of PrEP on HIV transmission among men who have sex with men (MSM) in Montréal over 2013-2021. Methods We used an agent-based mathematical model of sexual HIV transmission to estimate the fraction of HIV acquisitions averted by PrEP compared to a counterfactual scenario without PrEP. The model was calibrated to local MSM survey and cohort data and accounted for COVID-19 pandemic impacts on sexual activity, prevention, and care. To assess potential optimization strategies, we modelled hypothetical scenarios prioritizing PrEP to MSM with high sexual activity or aged ≤45 years, increasing coverage to levels achieved in Vancouver (where PrEP is free-of-charge), and improving retention. Results Over 2013-2021, the estimated annual HIV incidence decreased from 0.4 (90% credible interval [CrI]: 0.3-0.6) to 0.2 (90%CrI: 0.1-0.2) per 100 person-years. PrEP coverage in HIV-negative MSM remained low until 2015 (<1%). Afterward, coverage increased to a maximum of 10% (15% of those eligible for PrEP) and the cumulative fraction of HIV acquisitions averted over 2015-2021 was 20% (90%CrI: 11%-30%). The hypothetical scenarios modelled showed that PrEP could have averted up to 63% (90%CrI: 54%-70%) of acquisitions if coverage reached 10% in 2015 and 30% in 2019, like in Vancouver. Interpretation PrEP reduced population-level HIV transmission among Montréal MSM. However, our study suggests missed prevention opportunities and provides support for public policies that provide PrEP free-of-cost to MSM at high risk of HIV acquisition.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».