The age and sex dynamics of heterosexual HIV transmission in Zambia: an HPTN 071 (PopART) phylogenetic and modelling study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While much progress has been made in reducing the incidence of HIV-1 infection in sub-Saharan Africa in recent years, bringing the epidemic to an end will require identification of the demographic groups that continue to contribute to transmission. Pathogen phylogenetics and individual-based mathematical models (IBMs) of transmission are approaches that enable researchers to explore such questions. Here, we used both methods to characterise the ages and sexes of the individuals involved in heterosexual transmission in the context of the HPTN 071 (PopART) trial in Zambia. The results were concordant, and show that the male partner was on average older than the female by less than seven years, with larger age gaps in male-to-female than female-to-male transmissions. We found that the largest gaps for female recipients were amongst the youngest of those recipients. Conversely, the youngest male recipients saw the smallest gaps. We further used the IBM to demonstrate that transmission to new age cohorts first entering into sexual activity is driven predominantly by male-to-female transmission. We also simulated the PopART universal testing and treatment intervention into the future to show that effective treatment of under-35-year-olds accounts for 93.8% of the reduction in incidence by 2039, while effective treatment of under-35-year-old men accounts for 62.1%. Finally, we simulated a one-year cessation of ART treatment for the whole population, which resulted in an immediate increase in the average age at transmission of both sources and recipients. With it becoming ever more expensive and difficult to find treatment-naive individuals and link them to care, targeted interventions for demographic groups such as under-35 men may be the key to finally ending HIV.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».