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Enregistrement W4414690184 · doi:10.7554/elife.107082

The age and sex dynamics of heterosexual HIV transmission in Zambia: an HPTN 071 (PopART) phylogenetic and modelling study

2025· article· en· W4414690184 sur OpenAlexaff
Matthew Hall, William J. M. Probert, Lucie Abeler‐Dörner, Chris Wymant, Francesco Di Lauro, Xiayoue Xi, Rafael Sauter, Tanya Golubchik, David Bonsall, Michael Pickles, Anne Cori, Justin Bwalya, Sian Floyd, Nomtha Bell‐Mandla, Kwame Shanaube, Blia Yang, Peter Bock, Deborah Donnell, M. Kate Grabowski, Deenan Pillay, Andrew Rambaut, Oliver Ratmann, Sarah Fidler, Helen Ayles, Richard Hayes, Christophe Fraser

Notice bibliographique

RevueeLife · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransmission (telecommunications)Context (archaeology)Incidence (geometry)Sexual transmissionPsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Phylogenetic treeMen who have sex with men

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 two methods produced largely concordant results, strengthening confidence in both. A principal finding was that when the age gap in transmission (the difference of ages between the two individuals) was stratified by recipient age, the largest differences were for the youngest female recipients and the smallest for the youngest males. For women under 21 this stood at a male 9.87 years older (95% CI: 8.02 - 11.59) in the phylogenetics, compared to 6.93 (95% HDI: 6.56 - 7.32) in the IBM. As the age of female recipients increased, this gap decreased towards parity. Conversely, the under-21 male recipients saw the smallest gaps with the female older by 0.14 years (95% CI: −2.95 - 3.23) in the phylogenetics and 1.38 years (95% HDI: 0.98 - 1.68) in the IBM. As the age of male recipients decreased, this gap steadily increased. The consequence of this pattern is that transmission to new age cohorts first entering into sexual activity is driven predominantly by male-to-female transmission. We also showed that targeting interventions at younger adults captures most of the benefit of population-wide approaches. We used the IBM to simulate the PopART universal testing and treatment intervention into the future, showing that effective treatment of under-35-year-olds would account for 94.3% (95% HDI: 65.8% - 126.6%) of the reduction in incidence by 2039 that would be achieved by treating the entire population, while effective treatment of under-35 men accounts for 60% (95% HDI: 23.2% - 92.1%). Finally, we simulated a one-year cessation of ART treatment for the whole population, which resulted in an immediate increase in both incidence and the average age at transmission of both sources and recipients. The magnitude of this was 4.6 years (95% HDI: 2.17 - 6.24) for female recipients, 5.3 (95% HDI: 2.74 - 7.09) for male recipients, 5.24 (95% HDI: 2.78 - 6.97) for female sources, and 6.04 (95% HDI: 2.92 - 8.09) for male sources. These changes would be slow to reverse even after ART was restored. These findings indicate that substantial reductions in HIV incidence can be achieved through intensified testing and treatment of individuals aged under 35, and in particular young men, a group that drives the infection of younger women and for whom engagement with care remains disproportionately low.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,315 · 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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