Can HIV recent infection surveillance help us better understand where primary prevention efforts should be targeted? Results of three pilots integrating a recent infection testing algorithm into routine programme activities in Kenya and Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance of recent HIV infections in national testing services has the potential to inform primary prevention programming activities. Focusing on procedures required to accurately determine recent infection, and the potential for recent infection surveillance to inform prevention efforts, we present the results of three independent but linked pilots of recency testing.To distinguish recently acquired HIV infection from long-standing infection, in 2018 we applied a Recent Infection Testing Algorithm that combined a laboratory-based Limiting Antigen Avidity Enzyme Immunoassay with clinical information (viral-load; history of prior HIV diagnosis; antiretroviral therapy-exposure). We explored potential misclassification of test results and analysed the characteristics of participants with recent infection. We applied the algorithm in antenatal clinics providing prevention of mother-to-child transmission services in Siaya County, Kenya, outreach sites serving female sex workers in Zimbabwe, and routine HIV testing and counselling facilities in Nairobi, Kenya. In Nairobi, we also conducted recency testing among partners of HIV-positive participants.In Siaya County, 2.3% (10/426) of HIV-positive pregnant women were classified as recent. A risk factor analysis comparing women testing recent with those testing HIV-negative found women in their first trimester were significantly more likely to test recent than those in their second or third trimester. In Zimbabwe, 10.5% (33/313) of female sex workers testing HIV-positive through the outreach programme were classified recent. A risk factor analysis of women testing recent versus those testing HIV-negative, found no strong evidence of an association with recent infection. In Nairobi, among 532 HIV-positive women and men, 8.6% (46) were classified recent. Among partners of participants, almost a quarter of those who tested HIV-positive were classified as recent (23.8%; 5/21). In all three settings, the inclusion of clinical information helped improve the positive predictive value of recent infection testing by removing cases that were likely misclassified.We successfully identified recently acquired infections among persons testing HIV-positive in routine testing settings and highlight the importance of incorporating additional information to accurately classify recent infection. We identified a number of groups with a significantly higher proportion of recent infection, suggesting recent infection surveillance, when rolled-out nationally, may help in further targeting primary prevention efforts.
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 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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».