The modes of transmission model has been widely used to help decision-makers target measures for preventing human immunodeficiency virus (HIV) infection. The model estimates the number of new HIV infections that will be acquired over the ensuing year by individuals in identified risk groups in a given population using data on the size of the groups, the aggregate risk behaviour in each group, the current prevalence of HIV infection among the sexual or injecting drug partners of individuals in each group, and the probability of HIV transmission associated with different risk behaviours. The strength of the model is its simplicity, which enables data from a variety of sources to be synthesized, resulting in better characterization of HIV epidemics in some settings. However, concerns have been raised about the assumptions underlying the model structure, about limitations in the data available for deriving input parameters and about interpretation and communication of the model results. The aim of this review was to improve the use of the model by reassessing its paradigm, structure and data requirements. We identified key questions to be asked when conducting an analysis and when interpreting the model results and make recommendations for strengthening the model's application in the future.

El modelo de los modos de transmisión se ha empleado de manera generalizada para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a dirigir las medidas para la prevención de la infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH). El modelo calcula el número de infecciones por VIH nuevas adquiridas durante el año subsiguiente por individuos en grupos de riesgo identificados en una población dada empleando datos acerca del tamaño de los grupos, el comportamiento de riesgo conjunto en cada grupo, la prevalencia actual de la infección por VIH entre las parejas sexuales o personas que comparten jeringuillas para el consumo de drogas de los individuos de cada grupo y la probabilidad de trasmitir el VIH asociada a los diferentes comportamientos de riesgo. El punto fuerte del modelo es su sencillez, que permite sintetizar datos de fuentes variadas, de lo que resulta una caracterización más exacta de la epidemia del VIH en algunos entornos. No obstante, han surgido dudas acerca de las suposiciones que subyacen a la estructura del modelo, las limitaciones de los datos disponibles para derivar de ellos parámetros de entrada y la interpretación y comunicación de los resultados del modelo. El objeto de este examen fue el de mejorar el uso del modelo volviendo a examinar su paradigma, su estructura y los requisitos de los datos. Identificamos los puntos clave que deben cuestionarse durante la realización de un análisis y la interpretación de los resultados del modelo y formulamos recomendaciones para consolidar la aplicación del modelo en el futuro

RÉSUMÉ Le modèle de modes de transmission a été largement utilisé pour aider les décideurs à cibler les mesures empêchant l'infection par le virus d'immunodéficience humaine (VIH). Le modèle estime le nombre de nouvelles infections par le VIH au cours de l'année suivante, contractées par des individus appartenant aux groupes à risque identifiés d'une population donnée, en utilisant des données sur la taille des groupes, le comportement à risque global de chaque groupe, la prévalence actuelle de l'infection par le VIH entre partenaires sexuels ou d'injection de drogues de chaque groupe, et la probabilité de transmission du VIH associée aux divers comportements à risque. La force du modèle réside dans sa simplicité, permettant de synthétiser des données provenant d'une variété de sources, ce qui donne une meilleure caractérisation de l'épidémie du VIH dans certains contextes. Toutefois, des problèmes ont été relevés concernant les hypothèses qui sous-tendent la structure du modèle, les limites des données disponibles pour obtenir les paramètres d'entrée, ainsi que l'interprétation et la communication des résultats du modèle. L'objectif de la présente étude était d'améliorer l'utilisation du modèle en réévaluant son paradigme, sa structure et ses exigences en termes de données. Nous avons identifié les principales questions à poser lors de l'analyse et de l'interprétation des résultats du modèle, et nous faisons des recommandations visant à renforcer l'application du modèle à l'avenir.

OBJECTIVE: To compare alternative methods to vital registration systems for estimating adult mortality, and describe patterns of mortality in Manicaland, Zimbabwe, which has been severely affected by HIV. METHODS: We compared estimates of adult mortality from (1) a single question on household mortality, (2) repeated household censuses, and (3) an adult cohort study with linked HIV testing from Manicaland, with a mathematical model fitted to local age-specific HIV prevalence (1998 -2000). FINDINGS: The crude death rate from the single question (29 per 1000 person-years) was roughly consistent with that from the mathematical model (22 -25 per 1000 person-years), but much higher than that from the household censuses (12 per 1000 person-years). Adult mortality in the household censuses (males 0.65; females 0.51) was lower than in the cohort study (males 0.77; females 0.57), while mathematical models gave a much higher estimate, especially for females (males 0.80 -0.83; females 0.75 -0.80). The population attributable fraction of adult deaths due to HIV was 0.61 for men and 0.70 for women, with life expectancy estimated to be 34.3 years for males and 38.2 years for females. CONCLUSION: Each method for estimating adult mortality had limitations in terms of loss to follow-up (cohort study), under-ascertainment (household censuses), transparency of underlying processes (single question), and sensitivity to parameterization (mathematical model). However, these analyses make clear the advantages of longitudinal cohort data, which provide more complete ascertainment than household censuses, highlight possible inaccuracies in model assumptions, and allow direct quantification of the impact of HIV.

OBJETIVO: Comparar métodos alternativos a los sistemas de registro civil para calcular la mortalidad de adultos, y describir las pautas de mortalidad en Manicaland, Zimbabwe, país que se ha visto gravemente afectado por el VIH. MÉTODOS: Comparamos las estimaciones de la mortalidad adulta obtenidas a partir de 1) una sola pregunta sobre la mortalidad familiar, 2) censos de hogares repetidos, y 3) un estudio de cohortes de adultos que incluía pruebas del VIH, realizado en Manicaland, con un modelo matemático ajustado a la prevalencia local por edad de la infección por VIH (1998 -2000). RESULTADOS: La tasa bruta de mortalidad obtenida a partir de la pregunta única (29 por 1000 años-persona) concordaba bastante con la arrojada por el modelo matemático (22-25 por 1000 años-persona), pero era muy superior a la deducida de los censos de hogares (12 por 1000 años-persona). La mortalidad de adultos según estos censos (hombres: 0,65; mujeres: 0,51) fue inferior a la estimada con el estudio de cohortes (hombres: 0,77; mujeres: 0,57), mientras que los modelos matemáticos arrojaron valores mucho mayores, especialmente para las mujeres (hombres: 0,80 - 0,83; mujeres: 0,75 - 0,80). La fracción atribuible poblacional de defunciones de adultos debidas al VIH fue de 0,61 para los hombres y 0,70 para las mujeres, con una esperanza de vida estimada en 34,3 años para los primeros y 38,2 años para las últimas. CONCLUSIÓN: Todos los métodos de estimación de la mortalidad de adultos presentaron limitaciones, relacionadas con el seguimiento (estudio de cohortes), la subapreciación (censos de hogares), la transparencia de los procedimientos empleados (pregunta única) y la sensibilidad a la parametrización (modelo matemático). Sin embargo, estos análisis destacan las ventajas de los datos de cohortes longitudinales, que aportan información más completa que los censos de hogares, ponen de relieve las posibles inexactitudes de las hipótesis del modelo, y permiten cuantificar directamente el impacto del VIH.

OBJECTIF: Comparer différentes méthodes utilisées en l'absence de données d'état civil pour estimer la mortalité adulte et décrire les schémas de mortalité au Manicaland, une région du Zimbabwe gravement touchée par le VIH. MÉTHODES: L'étude a comparé des estimations de la mortalité adulte obtenues à partir de 1) une simple question sur la mortalité dans les foyers, 2) des recensements successifs auprès des ménages et 3) une étude de cohorte portant sur des adultes dont les données sont reliées aux résultats de dépistage du VIH au Manicaland, avec celles fournies par un modèle mathématique adapté à la prévalence locale par âge du VIH (1998-2000). RÉSULTATS: Le taux de mortalité brut obtenu par le biais de la question unique sur la mortalité au sein du foyer (29 pour 1000 personnes-année) était assez proche de celui fourni par le modèle mathématique (22 à 25 pour 1000 personnes-année), mais beaucoup plus élevé que celui issu des recensements auprès des ménages (12 pour 1000 personnes-année). Le taux de mortalité adulte obtenu par recensement auprès des ménages (hommes 0,65 ; femmes 0,51) était plus faible que celui tiré de l'étude de cohorte (hommes 0,77 ; femmes 0,57), alors que le modèle mathématique donnait une estimation beaucoup plus élevée, surtout pour les femmes (hommes 0,80 à 0,83 ; femmes 0,75 à 0,80). La proportion de décès d'adultes imputables au VIH parmi la population considérée était de 0,61 pour les hommes et de 0,70 pour les femmes, l'espérance de vie étant estimée à 34,3 ans pour les hommes et à 38,2 ans pour les femmes. CONCLUSION: Chaque méthode d'estimation de la mortalité adulte se heurtait à des limites : sujets perdus de vue (étude de cohorte), sous-évaluation (recensement auprès des ménages), transparence des procédures sous-jacentes (question unique) et sensibilité à l'égard des paramètres (modèle mathématique). Toutefois, ces analyses font bien ressortir les avantages d'une étude de cohorte longitudinale, qui fournie une évolution plus complète que les recensements auprès des ménages, révèle les inexactitudes éventuelles des hypothèses du modèle et permet de quantifier directement l'impact du VIH.