Estimating the epidemiological impact of reaching the objectives of the Florida integrated HIV prevention and care plan in Miami-Dade County
Notice bibliographique
Résumé
Background: (EHE) initiative aims to reduce national HIV incidence 90% by 2030 and to address the disproportionate burden of HIV among different racial/ethnic populations. Florida's state-wide 2022-2026 Integrated HIV Prevention and Care Plan outlines objectives for reaching EHE goals. In Miami-Dade County, we determined the epidemiological impact of achieving the integrated plan's objectives individually and jointly. Methods: We adapted an HIV transmission model calibrated to Miami-Dade County adjusting access to HIV testing, pre-exposure prophylaxis (PrEP) and antiretroviral treatment to model the effects of each objective between 2022 and 2030. We compared two service scale-up approaches: (a) scale-up proportionally to existing racial/ethnic group access levels, and (b) scale-up according to new diagnoses across racial/ethnic groups (equity-oriented). We estimated reductions in new HIV infections by each objective and approach, compared to the EHE's incidence reduction target. Findings: The single most influential strategy was reducing new HIV diagnoses in Hispanic/Latinx men who have sex with men through increased PrEP uptake, resulting in 907/2444 (37.1%) fewer annual new HIV infections in 2030. Achieving all objectives jointly would result in 1537/2444 (62.9%) and 1553/2444 (63.5%) fewer annual new HIV infections with the proportional and equity-oriented approaches, respectively. Interpretation: Achieving the goals of Florida's integrated care plan would significantly reduce HIV incidence in Miami-Dade County; however, further efforts are required to achieve EHE targets. Structural changes in service delivery and a focus on effective implementation of available interventions to address racial/ethnic disparities will be crucial to ending the HIV epidemic. Funding: This work was supported by the National Institutes of Health/National Institute on Drug Abuse grant no. R01-DA041747.
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 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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».