Reexamining Assumptions in Compartmental Models of Heterosexual HIV Transmission applied to Eswatini
Notice bibliographique
Résumé
Compartmental HIV transmission models help guide global, national, and local epidemic responses via detailed projections, hypothetical scenarios, and mechanistic inference. While such models must make simplifying assumptions due to time and data constraints, prior work has shown that these assumptions can sometimes bias model outputs. In this thesis, I re-examine common assumptions used in compartmental HIV transmission models, and explore their potential influence on key model outputs. I focus on disproportionate risk among female sex workers, within the high-prevalence HIV epidemic of Eswatini. First, I systematically review how differential risk has been captured in prior models exploring HIV treatment scale-up across Sub-Saharan Africa. Among 94 studies, I find that only 2/5 explicitly included sex work, and only 1/4 considered differences in treatment access across risk groups. Next, I design, parameterize, and calibrate a model of heterosexual HIV transmission in Eswatini. The model features 4 partnership types and 8 risk groups, including higher/lower risk female sex workers and their clients. While parameterizing the model, I develop several new adjustments for common sources of bias in sexual behaviour data. I also critically review existing "force of infection equation" approaches, used to model HIV transmission via sexual partnerships within compartmental models, with respect to their implicit assumptions, data needs, strengths, and limitations. Drawing on this review, I develop a new approach - the Effective Partnerships Adjustment - which can overcome some of the key limitations of existing approaches. Comparing the new and existing approaches in the Eswatini model, I show that some existing approaches might be systematically overestimating the impact of prevention in longer partnerships, and underestimating the impact of prevention in shorter partnerships. Finally, I apply the Eswatini model to further explore scenarios with different HIV treatment scale-up across risk groups. I find that the prevention impacts of treatment could be substantially reduced if higher risk groups are "left behind". Taken together, these results suggest that existing compartmental HIV transmission models may underestimate the importance of prioritizing resources to populations at highest risk of HIV acquisition and/or transmission, including female sex workers, even within a high prevalence epidemic such as Eswatini.
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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».