Comparison of Empirically Derived and Model-Based Estimates of Key Population HIV Incidence and the Distribution of New Infections by Population Group in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The distribution of new HIV infections among key populations, including female sex workers (FSWs), gay men and other men who have sex with men (MSM), and people who inject drugs (PWID) are essential information to guide an HIV response, but data are limited in sub-Saharan Africa (SSA). We analyzed empirically derived and mathematical model-based estimates of HIV incidence among key populations and compared with the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS) estimates. METHODS: We estimated HIV incidence among FSW and MSM in SSA by combining meta-analyses of empirical key population HIV incidence relative to the total population incidence with key population size estimates (KPSE) and HIV prevalence. Dynamic HIV transmission model estimates of HIV incidence and percentage of new infections among key populations were extracted from 94 country applications of 9 mathematical models. We compared these with UNAIDS-reported distribution of new infections, implied key population HIV incidence and incidence-to-prevalence ratios. RESULTS: Across SSA, empirical FSW HIV incidence was 8.6-fold (95% confidence interval: 5.7 to 12.9) higher than total population female 15-39 year incidence, and MSM HIV incidence was 41.8-fold (95% confidence interval: 21.9 to 79.6) male 15-29 year incidence. Combined with KPSE, these implied 12% of new HIV infections in 2021 were among FSW and MSM (5% and 7% respectively). In sensitivity analysis varying KPSE proportions within 95% uncertainty range, the proportion of new infections among FSW and MSM was between 9% and 19%. Insufficient data were available to estimate PWID incidence rate ratios. Across 94 models, median proportion of new infections among FSW, MSM, and PWID was 6.4% (interquartile range 3.2%-11.7%), both much lower than the 25% reported by UNAIDS. CONCLUSION: Empirically derived and model-based estimates of HIV incidence confirm dramatically higher HIV risk among key populations in SSA. Estimated proportions of new infections among key populations in 2021 were sensitive to population size assumptions and were substantially lower than estimates reported by UNAIDS.
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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 | 0,047 | 0,120 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».