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Tolley, Elizabeth E.; Weaver, Mark A. & Albert, Lisa M. Résumé Le recrutement de participants à haut risque de VIH, mais VIH-négatifs, est un défi pour les essais cliniques. Cette étude visait à 1) identifier et caractériser des sous-groupes de femmes á haut risque d’acquisition à partir de leurs réponses aux questions démographiques et psychosociales de l’Enquête sur les Indicateurs du SIDA (EIS) et 2) de développer un outil rapide et économique pour appuyer l’identification de lieux de recrutement. Nous avons développé un modèle à classes latentes (MCL) sous l’hypothèse que les participantes puissent être regroupées en fonction de leurs réponses aux questions psychosociales, et que les classes latentes varient en terme de statut VIH, d’indicateurs sociodémographiques, et d’autres indicateurs. Nous avons testé notre modèle en utilisant les données de l’enquête EIS conduite en Tanzanie en 2003, et l’avons ensuite répliqué sur d’autres populations. Le modèle MCL a produit 4 classes de femmes différant de manière significative en termes des indicateurs psychosociaux et du statut VIH. Des différences ont été constatées au niveau de la prévalence du VIH et de la composition des classes entre les différentes zones géographiques. Notre approche pourrait offrir une stratégie systématique, économique, et rapide pour l’identification de sites de recrutement pour les essais cliniques. Mots Clés Age distribution; marriage; fertility; mortality; net migration

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Using DHS to Identify Sites for HIV Prevention Trials Tolley, Elizabeth E.; Weaver, Mark A. & Albert, Lisa M. Abstract Recruiting high-risk, HIV-negative participants is challenging for HIV prevention trials. This study aimed to 1) identify and characterize subsets of high-risk women based on responses to demographic and psychosocial questions from the AIDS Indicator Survey (AIS) and 2) develop a rapid, inexpensive tool for site identification. We developed a latent class model (LCM), hypothesizing that AIS respondents could be grouped by responses to psychosocial indicators, and that these latent classes would vary by HIV status, socio-demographic, and other indicators. We tested our model on women respondents from the Tanzania 2003 AIS Survey, and replicated it in several other populations. LCM produced four classes of women who significantly varied by psychosocial indicators and HIV status. Geographic differences in HIV prevalence and class composition were observed. Our approach has the potential to provide a more systematic, inexpensive and rapid strategy to identify HIV prevention trial sites. Keywords HIV Prevention; Recruitment; Latent Class Models; Psychosocial Indicators; Clinical Trials

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