Testing paradox may explain increased observed prevalence of bacterial STIs among MSM on HIV PrEP: A modeling study
Notice bibliographique
Résumé
HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) is transforming global HIV prevention, but its implementation coincides with observations of rising bacterial sexually transmitted infection (STI) rates among men who have sex with men, raising questions about whether PrEP is preventing one epidemic while facilitating others. To reconcile this apparent contradiction, we developed a minimal dynamical model of the simultaneous transmission of HIV and chlamydia (as an example of a curable STI). The model integrates three key mechanisms: 1) risk-mediated self-protective behavior, 2) reduction in condom use among PrEP users, and 3) PrEP-related asymptomatic STI screening. We show that these mechanisms can generate a “testing paradox:” True STI prevalence may decline while observed trends rise. This paradox emerges because increased PrEP uptake amplifies screening intensity, which can lower transmission but simultaneously inflate detection. By systematically mapping the parameter space of PrEP uptake, screening frequency, and risk perception, we identify broad and plausible conditions under which the paradox arises. Our findings reconcile conflicting epidemiological evidence and remark that the net effect of PrEP on STI dynamics depends critically on asymptomatic screening strategies. These results highlight the potential dual role of PrEP programs in reducing both HIV and bacterial STI incidence, while emphasizing the need to align screening and treatment policies to maximize benefits and minimize risks, e.g., antimicrobial resistance.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».