A sub‐national HIV epidemic appraisal in Kenya: a new approach for identifying priority geographies, populations and programmes for optimizing coverage for HIV prevention
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The HIV Prevention 2025 Roadmap, developed by UNAIDS, recommends the adoption of a precision prevention approach focused on priority populations and geographies. With reduction in new HIV acquisitions in many countries, designing a differentiated HIV prevention response, using a Programme Science approach, based on the understanding of the epidemic and transmission dynamics at a sub-national level, is critical. METHODS: To support strategic planning, an epidemic appraisal at the sub-national level across 47 counties, with the 2019 population ranging from 0.14 million in Lamu to 4.40 million in Nairobi City, was conducted in Kenya using several existing data sources. Using 2021 Spectrum/EPP/Naomi model estimates of national and sub-national HIV incidence and prevalence, counties with high HIV incidence and prevalence were identified for geographic prioritization. The size of local key population (KP) networks and HIV prevalence in key and general populations were used to define epidemic typology and prioritize populations for HIV prevention programmes. Analysis of routine programme monitoring data for 2021 was used to assess coverage gaps in HIV prevention programmes, including prevention of vertical transmission, anti-retroviral therapy, KP programmes, adolescent girls and young women programme, and voluntary male medical circumcision programme. RESULTS: Ten counties with more than 1000 incident acquisitions in 2021 accounted for 57% of new acquisitions. Twenty-four counties were grouped into the concentrated epidemic type-due to their low prevalence in the general population, high prevalence in KPs and relatively higher density of female sex workers and men who have sex with men populations. Four counties reflected a generalized epidemic, where HIV prevalence was more than 10% and 30%, respectively, among the general and key populations. The remaining 19 counties were classified as having mixed epidemics. Gaps in programmes were identified and counties where these gaps need to be addressed were also prioritized. CONCLUSIONS: The HIV burden in Kenya is unevenly distributed and hence the mix of prevention strategies may vary according to the epidemic typology of the county. Prioritization of programmes based not only on disease burden and epidemic typology, but also on the prevailing gaps in coverage for reducing inequities is a key aspect of this appraisal.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».