Is Sexual Contact With Sex Workers Important in Driving the HIV Epidemic Among Men in Rural Zimbabwe?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To establish the importance of commercial sex in driving the HIV epidemic in the general population by determining risk factors for HIV infection among male mine and farm workers and estimating the fraction of prevalent HIV infections attributable to sexual contact with sex workers (SWs). SETTING: Five commercial farms and 2 mines in Mashonaland West, Zimbabwe. METHODS: A cross-sectional interviewer-administered questionnaire and urine survey of 1405 male workers. Urine samples were tested for HIV antibodies by a particle agglutination test and enzyme-linked immunosorbent assay and for Chlamydia trachomatis and Neisseria gonorrhoeae using a polymerase chain reaction assay. RESULTS: The overall prevalence of HIV antibodies was 27.3% (95% confidence interval [CI]: 24.8 to 29.5), that of C. trachomatis was 1.5% (95% CI: 1.0 to 2.1), and that of N. gonorrhoeae was 0.5% (95% CI: 0.1 to 0.9). A total of 48.4% (95% CI: 45.8 to 51.0) of men reported ever having had sexual contact with an SW, and 29.3% (95% CI: 26.9 to 31.7) reported contact in the past year. HIV was more common among men who reported SW contact on univariate (1.9% [95% CI: 1.5 to 2.4]) and multivariate (1.4% [95% CI: 1.0 to 1.8]) analysis after adjusting for confounding. HIV was also strongly associated with self-reported genital ulceration in the previous 6 months (adjusted odds ratio [OR] = 3.1, 95% CI: 2.2 to 4.3). Genital ulceration and SW contact were highly correlated. A total of 19.6% of HIV infections in men could be attributed to ever having had sexual contact with an SW (95% CI: 10.8 to 27.6). CONCLUSIONS: An appreciable proportion of HIV infection in men is attributable to sexual contact with SWs. Consideration should be given to developing interventions that target male clients of SWs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».