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Enregistrement W4392546983 · doi:10.32920/25360117

Past dynamics of HIV transmission among men who have sex with men in Montreal, Canada: a mathematical modeling study

2024· preprint· en· W4392546983 sur OpenAlexafffundabout
Rachael M. Milwid, Yiqing Xia, Carla M. Doyle, Joseph Cox, Gilles Lambert, Réjean Thomas, Sharmistha Mishra, Daniel Grace, Nathan J. Lachowsky, Trevor Hart, Marie‐Claude Boily, Mathieu Maheu‐Giroux

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensPublic Health OntarioToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoMcGill UniversityUniversity of VictoriaMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMen who have sex with menHuman immunodeficiency virus (HIV)Transmission (telecommunications)DemographyGender studiesPsychologySociologyTelecommunicationsMedicineComputer scienceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gay, bisexual, and other men who have sex with men (gbMSM) experience disproportionate risks of HIV acquisition and transmission. In 2017, Montréal became the first Canadian Fast-Track City, setting the 2030 goal of zero new HIV infections. To inform local elimination efforts, we estimate the evolving role of prevention and sexual behaviours on HIV transmission dynamics among gbMSM in Montréal between 1975 and 2019. Methods: Data from local bio-behavioural surveys were analyzed to develop, parameterize, and calibrate an agent-based model of sexual HIV transmission. Partnership dynamics, HIV's natural history, and treatment and prevention strategies were considered. The model simulations were analyzed to estimate the fraction of HIV acquisitions and transmissions attributable to specific groups, with a focus on age, sexual partnering level, and gaps in the HIV care-continuum. Results: The model-estimated HIV incidence peaked in 1985 (2.3 per 100 person years (PY); 90% CrI: 1.4-2.9 per 100 PY) and decreased to 0.1 per 100 PY (90% CrI: 0.04-0.3 per 100 PY) in 2019. Between 2000-2017, the majority of HIV acquisitions and transmissions occurred among men aged 25-44 years, and men aged 35-44 thereafter. The unmet prevention needs of men with > 10 annual anal sex partners contributed 90-93% of transmissions and 67-73% of acquisitions annually. The primary stage of HIV played an increasing role over time, contributing to 11-22% of annual transmissions over 2000-2019. In 2019, approximately 70% of transmission events occurred from men who had discontinued, or never initiated antiretroviral therapy. Conclusions: The evolving HIV landscape has contributed to the declining HIV incidence among gbMSM in Montréal. The shifting dynamics identified in this study highlight the need for continued population-level surveillance to identify gaps in the HIV care continuum and core groups on which to prioritize elimination efforts.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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