在芝加哥开发一种预测模型,用于识别易受艾滋病毒感染的女性
Eleanor E Friedman1, Shivanjali Shankaran2, Samantha A Devlin3
1Department of Medicine, University of Chicago, 5841 S. Maryland Ave, MC 5065, Chicago, IL, 60637, USA. efriedman@medicine.bsd.uchicago.edu.
BMC women's health
|June 16, 2023
概括
这项研究开发了一种针对女性的新型艾滋病毒风险预测模型,确定怀孕,型肝炎,物质使用和性传播感染是关键因素. 这种模型可以帮助识别那些可以从艾滋病毒预防中受益的妇女,例如暴露前预防 (PrEP).
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 现有的艾滋病毒预测模型经常排除女性,因为数据偏向于男性人口,特别是与男性发生性关系的男性 (MSM).
- 需要准确的预测工具,根据妇女的HIV特定风险因素量身定制.
研究的目的:
- 开发和验证一种预测模型,用于识别艾滋病毒感染风险较高的妇女.
- 确定女性艾滋病毒的特定人口和临床风险因素.
主要方法:
- 一项病例控制研究将48名新诊断为艾滋病毒感染的妇女与192名艾滋病毒阴性妇女进行了匹配.
- 风险因素的评估使用电子病历 (EMR) 数据从诊断前两年或最后一次遭遇.
- 采用了多变量后勤回归模型,曲线下的面积 (AUC) 测量了预测能力.
主要成果:
- 最终的模型实现了0.74的AUC,表明可接受的歧视.
- 重要的双变性风险因素包括怀孕,C型肝炎,物质使用和性传播感染 (STIs).
- 多变量模型包括医疗保健地点,年龄组,种族,种族,怀孕,C型肝炎,物质使用和性传播疾病诊断.
结论:
- 开发的预测模型在识别新诊断出艾滋病毒的妇女方面表现出有效性.
- 已识别的风险因素,如最近的怀孕,型肝炎和使用物质,以及性传播感染,可以指导针对性的艾滋病毒预防策略.
- 该模型可以帮助卫生系统识别那些可能受益于诸如暴露前预防 (PrEP) 等干预措施的妇女.
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