对于广泛流行国家和地区（即HIV在一般人群中均有流行）：HIV感染率数据主要来源于孕产妇门诊、全国人群调查。近年来，越来越多高流行国家采用全国孕产妇HIV筛查数据代替以往仅在部分地区设立的孕产妇哨点数据，使数据在时间广度（全年）和地域范围（全国）上均有很大改善。此外，全国人群调查数据的人群代表性更好，甚至可以进一步细分年龄、性别，但缺点在于调查成本高，调查频次少。撒哈拉以南非洲一些国家，由于缺乏全国人群调查数据，往往会参考同一区域其他国家的孕产妇监测和人群调查数据对比情况，对本国的HIV感染率作进一步调整。过去，HIV高流行国家通常分为农村、城市两个水平，分别估计HIV感染率和发病率趋势。如今，为了更好地描述和解释HIV流行的地区差异，越来越多国家尝试在地区级水平（如，省级、地市级）进行亚流行区疫情估计。最后，再将亚流行区或城乡估计结果进行合并，得到全国估计结果。2020年，撒哈拉以南非洲的39个国家创建并使用了亚流行区估计。对于聚集性或低流行国家和地区（即HIV主要在一些关键人群中流行）：除了广泛流行国家，其余国家HIV感染率相对较低，这些国家的HIV流行主要发生在具有较高感染风险的关键人群和他们的性伴群体中。用于疫情估计的基础数据通常有两种来源：一是关键人群和大众人群的HIV感染率监测数据，二是HIV病例报告数据。数据来源的选择，主要取决于两种数据来源在该国家/地区的可靠性。在关键人群HIV感染率监测质量较高的国家，主要采用关键人群HIV感染率的连续横断面调查数据来估计全国艾滋病流行趋势。各类人群的规模数，主要来自各国人群规模的实证调查或专家共识。大众人群的HIV感染率则来自病例报告、人群调查以及孕产妇监测。利用人群规模和HIV感染率检测结果，结合抗病毒治疗和HIV母婴阻断项目开展情况，即可进一步推算全国HIV发病趋势。在中西欧、北美绝大多数国家，以及拉丁美洲、加勒比海、中东和北非的一些国家，相对缺少关键人群的HIV感染率监测或调查数据，但拥有健全的病例报告系统，因此，这些国家通常采用艾滋病病例报告和死亡登记数据估计全国HIV流行趋势和水平。这一估计过程需要收集当地病例报告漏报、迟报信息，以及艾滋病相关死亡的死因错分情况。
用于Spectrum模型进行HIV流行情况评估的HIV抗病毒治疗数、母婴阻断数通常会经联合国儿基会、世界卫生组织、全球基金和其他合作伙伴审核、校验。最终国家提交文件，由UNAIDS疫情评估专家组审核，确保评估方法的一致性和主要结果的可比性。
估计模型可以提供主要估计结果的可信区间，估计区间的宽窄反映了估计精度的大小。使用关键人群HIV监测数据的国家，数据的数量和来源部分决定了估计结果的精度：监测数据数量较大、数据来源较多的国家，比监测数据少、或样本量小的国家有更窄的估计区间。使用全人群HIV调查数据的国家，通常会有更窄的区间。估计过程涉及的假设越多，估计区间越宽。例如，成人HIV感染率可信区间比儿童感染率区间要小，因为后者在估计过程中不但涉及孕产妇感染率的估计假设，还有HIV母婴传播概率的估计假设。
随着基础数据不断增多、质量不断提高，这种不确定性也会有所减少。
每年的估计结果都会和既往的结果略有差异，这种差异产生的原因在于：一是新的监测数据、项目数据的加入，改变了HIV感染率、发病率趋势，或对抗病毒治疗覆盖率产生的影响。第二，模型本身的参数会基于最新科学证据、统计方法不断更新，使得HIV感染率趋势更为符合HIV实际的流行情况。因此，上述改进使得当前估计结果与既往年份结果不可比较，每年的疫情估计都是一个完整的历史估计结果的重建和更新。
与2019年相比，2020年估计主要有以下变化：存活女性的母乳喂养参数；病例监测和死亡登记模型的参数变化。
2020年疫情估计，尽管在部分区域内的结果有微小的偏差，全球水平的新发感染、艾滋病相关死亡、估计存活趋势都与2019年相似。
