Past dynamics of HIV transmission among men who have sex with men in Montréal, Canada: a mathematical modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Gay, bisexual, and other men who have sex with men (gbMSM) experience disproportionate risks of HIV acquisition and transmission. In 2017, Montréal became the first Canadian Fast-Track City, setting the 2030 goal of zero new HIV infections. To inform local elimination efforts, we estimate the evolving role of prevention and sexual behaviours on HIV transmission dynamics among gbMSM in Montréal between 1975 and 2019. Methods Data from local bio-behavioural surveys were analyzed to develop, parameterize, and calibrate an agent-based model of sexual HIV transmission. Partnership dynamics, HIV’s natural history, and treatment and prevention strategies were considered. The model simulations were analyzed to estimate the fraction of HIV acquisitions and transmissions attributable to specific groups, with a focus on age, sexual partnering level, and gaps in the HIV care-continuum. Results The model-estimated HIV incidence peaked in 1985 (2.3 per 100 person years (PY); 90% CrI: 1.4–2.9 per 100 PY) and decreased to 0.1 per 100 PY (90% CrI: 0.04–0.3 per 100 PY) in 2019. Between 2000–2017, the majority of HIV acquisitions and transmissions occurred among men aged 25–44 years, and men aged 35–44 thereafter. The unmet prevention needs of men with > 10 annual anal sex partners contributed 90–93% of transmissions and 67–73% of acquisitions annually. The primary stage of HIV played an increasing role over time, contributing to 11–22% of annual transmissions over 2000–2019. In 2019, approximately 70% of transmission events occurred from men who had discontinued, or never initiated antiretroviral therapy. Conclusions The evolving HIV landscape has contributed to the declining HIV incidence among gbMSM in Montréal. The shifting dynamics identified in this study highlight the need for continued population-level surveillance to identify gaps in the HIV care continuum and core groups on which to prioritize elimination efforts.
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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) | 0,195 | 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 ».