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Enregistrement W4406292635 · doi:10.1101/2025.01.10.24319101

Evaluating the biomedical and behavioural drivers of HIV-1 incidence decline in adolescent girls and young women in Uganda: A mathematical modelling study

2025· preprint· en· W4406292635 sur OpenAlexaff
Adam Akullian, Victor Ssempijja, Dan Bridenbecker, Fred Nalugoda, Gertrude Nakigozi, John Santelli, Philip Kreniske, Larry W. Chang, Steven J. Reynolds, Robert Ssekubugu, Ronald H. Gray, Maria J. Wawer, Thomas C. Quinn, Ronald M. Galiwango, Will Probert, Jeff Imai-Eaton, Oliver Ratmann, Joseph Kagaayi, Christophe Fraser, Godfrey Kigozi, M. Kate Grabowski, David Serwadda

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)Human immunodeficiency virus (HIV)PsychologyGerontologyDemographyMedicineDevelopmental psychologySociologyFamily medicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Recent declines in HIV incidence among adolescent girls and young women (AGYW) in Africa are often attributed to the expansion of biomedical interventions such as antiretroviral therapy and voluntary medical male circumcision. However, changes in sexual behaviour may also play a critical role. Understanding the relative contributions of these factors is essential for developing strategies to sustain and further reduce HIV transmission. Methods: We conducted a mathematical modelling study of data from the Rakai Community Cohort Study (RCCS), an open, population-based cohort of 15- to 49-year-olds in 30 communities in Rakai, Uganda, to investigate the biomedical and behavioural drivers of HIV incidence decline in AGYW (15-24 years of age). We estimated changes in the HIV incidence rate between 2000-2019 using retrospective cohort data to validate our modelled incidence estimates. We ran modelled counterfactual scenarios to quantify the independent and combined effects (cumulative infections averted and difference in incidence rates) of antiretroviral therapy (ART), voluntary medical male circumcision (VMMC), and delays in age of first sex (AFS) over historical (between 2000-2020) and projected (between 2000-2050) time horizons. Findings: Incidence in women 15-24 years of age declined by 83% between 2000-2019 (from 1.72 per 100 person-years in 2000 to 0.30 per 100 person-years in 2019), the largest reduction in incidence of all age groups of women. Increasing AFS over the last two decades (by 3 years in women and 2 years in men) was the largest contributor to incidence decline in women 15-19 years of age, averting 17% of cumulative infections between 2000-2020 and 37% between 2000-2050. Incidence in 15-19-year-old women was 69% lower in 2020 and 75% lower in 2050 compared to counterfactual scenarios without changes in AFS. ART scale-up contributed the most to incidence declines among women 20-24 years of age, averting 13% of infections between 2000-2020 and 43% of infections between 2000-2050. VMMC averted < 5% of infections in 15-24-year-olds to-date, with larger reductions in incidence between 2000-2050 in both 15-19 year-olds (13% reduction in cumulative infections) and 20-24 year-olds (22% of cumulative infections). ART, VMMC, and increasing AFS acted additively to reduce HIV incidence in AGYW, with little redundancy when combined. Interpretation: Our results provide strong support for maintaining both the protective changes in sexual behaviours and effective biomedical interventions to sustain continued reductions in HIV incidence among AGYW.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,311 · 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
Publié2025
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