“Big Events” and HIV Transmission Dynamics: Estimating Time Since HIV Infection from Deep Sequencing Data Among Sex Workers and Their Clients in Dnipro, Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Major geopolitical events and structural shocks are thought to play a significant role in shaping HIV epidemics by influencing individual behaviours, reshaping social networks, and impacting HIV prevention and treatment programs. Here, we describe individual-level measures of estimated time since HIV infection (ETI) from viral next-generation sequencing data among female sex workers and their clients in relation to significant geopolitical events in Ukraine. Methods: The Dynamics Study is a cross-sectional integrated biological and behavioural survey conducted among female sex workers and their clients in Dnipro, Ukraine (December 2017 to March 2018). We were able to successfully sequence a portion of the HIV pol gene on dried blood spot specimens among n = 5/9 clients and n = 5/16 female sex workers who tested positive for HIV (total n = 10/25) using an in-house drug resistance genotyping assay. The “HIV EVO” Intrapatient HIV Evolution web-based tool was used to infer ETI from viral diversity. Results: The median ETIs for female sex workers and their clients were 5.4 years (IQR = 2.9, 6.6) and 6.5 years (IQR = 5.4, 10.8), respectively. Nearly all HIV acquisition events (n = 7/10; 70%) were estimated to have occurred between the Great Recession (2008–2009) and the War in Donbas (May 2014–February 2022). In general, ETI suggests that HIV acquisition occurred earlier among clients (2012 [IQR = 2007, 2013]) compared to sex workers (2013 [IQR = 2012, 2016]). Conclusion: Our findings suggest that most HIV acquisition in this small subset of female sex workers and clients living with HIV occurred during periods of economic decline. Molecular studies on timing of HIV acquisition against timing of major geopolitical events offer a novel way to contextualize how such events may shape transmission patterns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».