HIV-1 molecular transmission clusters in nine European countries and Canada: association with demographic and clinical factors
Notice bibliographique
Résumé
Background Knowledge of HIV-1 molecular transmission clusters (MTCs) is important, especially in large-scale datasets, for designing prevention programmes and public health intervention strategies. We used a large-scale HIV-1 sequence dataset from nine European HIV cohorts and one Canadian, to identify MTCs and investigate factors associated with the probability of belonging to MTCs. Methods To identify MTCs, we applied maximum likelihood inferences on partial pol sequences from 8955 HIV-positive individuals linked to demographic and clinical data. MTCs were defined using two different criteria: clusters with bootstrap support >75% (phylogenetic confidence criterion) and clusters consisting of sequences from a specific region at a proportion of >75% (geographic criterion) compared to the total number of sequences within the network. Multivariable logistic regression analysis was used to assess factors associated with MTC clustering. Results Although 3700 (41%) sequences belonged to MTCs, proportions differed substantially by country and subtype, ranging from 7% among UK subtype C sequences to 63% among German subtype B sequences. The probability of belonging to an MTC was independently less likely for women than men (OR = 0.66; P < 0.001), older individuals (OR = 0.79 per 10-year increase in age; P < 0.001) and people of non-white ethnicity (OR = 0.44; P < 0.001 and OR = 0.70; P = 0.002 for black and ‘other’ versus white, respectively). It was also more likely among men who have sex with men (MSM) than other risk groups (OR = 0.62; P < 0.001 and OR = 0.69; P = 0.002 for people who inject drugs, and sex between men and women, respectively), subtype B (ORs 0.36–0.70 for A, C, CRF01 and CRF02 versus B; all P < 0.05), having a well-estimated date of seroconversion (OR = 1.44; P < 0.001), a later calendar year of sampling (ORs 2.01–2.61 for all post-2002 periods versus pre-2002; all P < 0.01), and being naïve to antiretroviral therapy at sampling (OR = 1.19; P = 0.010). Conclusions A high proportion (>40%) of individuals belonged to MTCs. Notably, the HIV epidemic dispersal appears to be driven by subtype B viruses spread within MSM networks. Expansion of regional epidemics seems mainly associated with recent MTCs, rather than the growth of older, established ones. This information is important for designing prevention and public health intervention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».