Papers by Daniel Commenges
Depuis les années 1990, de nombreux travaux portent sur l'étude de l'évolution des anticorps anti... more Depuis les années 1990, de nombreux travaux portent sur l'étude de l'évolution des anticorps anti-VIH menantà des tests permettant de distinguer les infections récentes des infections déjà bienétabliesà partir d'un seuléchantillon de sérum. L'incidence peut alorsêtre estiméeà partir de la relation entre la prévalence, l'incidence et la durée de l'infection récente ("période fenêtre"). Cependant, de récents travaux ont montré les limites de cette approche dues essentiellementà une grande variabilité de la "période fenêtre". Nous proposons une approche alternative qui consisteà estimer la distribution du temps d'infection basée sur la valeur des marqueurs virologiques au moment où l'infection est découverte pour la première fois. Dans un premier temps, un modèle pour l'évolution des marqueurs est spécifié et estiméà partir de mesures répétées de marqueurs virologiques de séroconversion. Les paramètres du modèle sont estimésà partir des données d'une cohorte de patients inclus pendant la primo-infection. Dans un second temps, nous utilisons ce modèle pour estimer la distribution des temps d'infection pour les sujets nouvellement diagnostiqués VIH+ et reportés dans le système de surveillance des diagnostics VIH en France. Abstract: In the last decade, interest has been focused on HIV antibody assays and testing strategies that could distinguish recent infections from established infection in a single serum sample. Incidence estimates are obtained by using the relationship between prevalence, incidence and duration of recent infection ("window period"). However, recent works demonstrated limitations of this approach due to variability of the "window period". We propose an alternative approach which consists in estimating the distribution on infection times based on serological marker values at the moment when the infection is first discovered. We propose a model based on the repeated measurements of virological markers of seroconversion for the marker trajectory. The parameters of the model are estimated using data from a cohort of HIV infected patients enrolled during primary infection. We use this model to estimate the distribution of infection times for newly HIV diagnosed subjects reported in the French HIV surveillance system.
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