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Larmarange Joseph (collab.). (2016). Evaluation of geospatial methods to generate subnational HIV prevalence estimates for local level planning [consise communication]. Aids, 30 (9), 1467-1474. ISSN 0269-9370

Fichier PDF disponiblehttp://horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/divers16-05/010067180.pdf[ PDF Link ]

Lien direct chez l'éditeur doi:10.1097/QAD.0000000000001075

Titre
Evaluation of geospatial methods to generate subnational HIV prevalence estimates for local level planning [consise communication]
Année de publication2016
Type de documentArticle référencé dans le Web of Science WOS:000376457300017
AuteursLarmarange Joseph (collab.).
SourceAids, 2016, 30 (9), p. 1467-1474. ISSN 0269-9370
RésuméObjective: There is evidence of substantial subnational variation in the HIV epidemic. However, robust spatial HIV data are often only available at high levels of geographic aggregation and not at the finer resolution needed for decision making. Therefore, spatial analysis methods that leverage available data to provide local estimates of HIV prevalence may be useful. Such methods exist but have not been formally compared when applied to HIV. Design/methods: Six candidate methods – including those used by the Joint United Nations Programme on HIV/AIDS to generate maps and a Bayesian geostatistical approach applied to other diseases – were used to generate maps and subnational estimates of HIV prevalence across three countries using cluster level data from household surveys. Two approaches were used to assess the accuracy of predictions: internal validation, whereby a proportion of input data is held back (test dataset) to challenge predictions; and comparison with location-specific data from household surveys in earlier years. Results: Each of the methods can generate usefully accurate predictions of prevalence at unsampled locations, with the magnitude of the error in predictions similar across approaches. However, the Bayesian geostatistical approach consistently gave marginally the strongest statistical performance across countries and validation procedures. Conclusions: Available methods may be able to furnish estimates of HIV prevalence at finer spatial scales than the data currently allow. The subnational variation revealed can be integrated into planning to ensure responsiveness to the spatial features of the epidemic. The Bayesian geostatistical approach is a promising strategy for integrating HIV data to generate robust local estimates.
Plan de classementSanté : aspects socioculturels, économiques et politiques [056] ; Entomologie médicale / Parasitologie / Virologie [052] ; Sciences fondamentales / Techniques d'analyse et de recherche [020]
LocalisationFonds IRD [F B010067180]
Identifiant IRDfdi:010067180
Lien permanenthttp://www.documentation.ird.fr/hor/fdi:010067180

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