Mapping age- and sex-specific HIV prevalence in adults in sub-Saharan Africa, 2000–2018
Notice bibliographique
Résumé
Human immunodeficiency virus and acquired immune deficiency syndrome (HIV/AIDS) is still among the leading causes of disease burden and mortality in sub-Saharan Africa (SSA), and the world is not on track to meet targets set for ending the epidemic by the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS (UNAIDS) and the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs). Precise HIV burden information is critical for effective geographic and epidemiological targeting of prevention and treatment interventions. Age- and sex-specific HIV prevalence estimates are widely available at the national level, and region-wide local estimates were recently published for adults overall. We add further dimensionality to previous analyses by estimating HIV prevalence at local scales, stratified into sex-specific 5-year age groups for adults ages 15-59 years across SSA.We analyzed data from 91 seroprevalence surveys and sentinel surveillance among antenatal care clinic (ANC) attendees using model-based geostatistical methods to produce estimates of HIV prevalence across 43 countries in SSA, from years 2000 to 2018, at a 5 × 5-km resolution and presented among second administrative level (typically districts or counties) units.We found substantial variation in HIV prevalence across localities, ages, and sexes that have been masked in earlier analyses. Within-country variation in prevalence in 2018 was a median 3.5 times greater across ages and sexes, compared to for all adults combined. We note large within-district prevalence differences between age groups: for men, 50% of districts displayed at least a 14-fold difference between age groups with the highest and lowest prevalence, and at least a 9-fold difference for women. Prevalence trends also varied over time; between 2000 and 2018, 70% of all districts saw a reduction in prevalence greater than five percentage points in at least one sex and age group. Meanwhile, over 30% of all districts saw at least a five percentage point prevalence increase in one or more sex and age group.As the HIV epidemic persists and evolves in SSA, geographic and demographic shifts in prevention and treatment efforts are necessary. These estimates offer epidemiologically informative detail to better guide more targeted interventions, vital for combating HIV in SSA.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».