Estimation of HIV Prevalence at the ZIP Code-Level in Atlanta, Georgia: Bayesian Prediction Modeling Using Passive Surveillance Data and Social Determinants of Disease Spreading. (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Better information at the ZIP Code-level has the potential to enhance interventions targeting, identify treatment gaps, and optimize resources utilization.Currently there are no methods designed to estimate undiagnosed HIV cases at jurisdictions smaller than counties.Objective: This study aims to predict the number of undiagnosed HIV cases at the ZIP Code-level in Atlanta, Georgia, based on publicly available information. Methods:The CDC reports both passive surveillance (PS) and estimated total (MS) HIV cases for selected counties as part of the Ending of the HIV Epidemic initiative.We employed a Bayesian hierarchical model to: 1) Model MS as random draws from a Poisson distribution with mean equal to the true total HIV cases in the county.2) A Binomial model for PS arising from the true denominator, with mean P, known as the ascertainment probability.3) Use a logistic fractional model to allow P to be dependent on socio-economic determinants of HIV extracted from the American Community Survey.These determinants were chosen through a feature selection algorithm.The prediction model was tested out-of-sample on Georgia counties.Finally, we combined zip-code-level covariate data with the posterior predictive distribution of the logit coefficients to predict the mean P at zip-code-level.Final estimates were spatially-smoothed and aggregated to county-level for secondary validations. Results:The county-level model showed good mixing properties and predictive accuracy.The mean ascertainment probability calibrated to the ZIP Code-level varied from 78.4% (95% credibility interval: 24.4%-99.3%)to 93.8% (95%CI: 80.6%-99.8%).Further, the predicted undiagnosed HIV cases ranged between 12 (95%CI: 6-19; ZIP Code 30322) to 1,603 (95%CI 1,209-1,968; ZIP Code 30318). Conclusions:Our findings provide a more detailed understanding of the risk profile of the city, in particular regarding the heterogeneity and concentration of cases within the city, and therefore a more complete picture of the transmission risk.This information could be leveraged to better identify underserved communities, better targeting the delivery of prevention and treatment services, and overall increase the efficiency in the control of the HIV epidemic.Furthermore, our methodological approach can be applied to other cities in the country, to obtain a more detailed depictions of its HIV risk-profile and complement passive surveillance efforts.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».