A Systematic Review and Meta-Analysis of Risk Factors for Sexual Transmission of HIV in India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 2.4 million people are living with HIV in India. This large disease burden, and potential for epidemic spread in some areas, demands a full understanding of transmission in that country. We wished to quantify the effects of key sexual risk factors for HIV infection for each gender and among high- and low-HIV risk populations in India. METHODOLOGY: We conducted a systematic review of sexual risk factors for HIV infection from 35 published studies. Risk factors analyzed were: male circumcision/religion, Herpes Simplex Virus 2, syphilis, gonorrhoea, genital ulcer, multiple sexual partners and commercial sex. Studies were included if they met predetermined criteria. Data were extracted and checked by two researchers and random-effects meta analysis of effects was conducted. Heterogeneity in effect estimates was examined by I(2) statistic. Publication bias was tested by Begg's test and funnel plots. Meta regression was used to assess effect modification by various study attributes. RESULTS: All risk factors were significantly associated with HIV status. The factor most strongly associated with HIV for both sexes was HSV-2 infection (OR(men): 5.87; 95%CI: 2.46-14.03; OR(women): 6.44; 95%CI: 3.22-12.86). The effect of multiple sexual partners was similar among men (OR = 2.46; 95%CI: 1.91-3.17,) and women (OR = 2.02; 95%CI: 1.43-2.87) and when further stratified by HIV-risk group. The association between HSV-2 and HIV prevalence was consistently stronger than other STIs or self-reported genital ulcer. If the strong associations between HSV-2 and HIV were interpreted causally, these results implied that approximately half of the HIV infections observed in our study population were attributable to HSV-2 infection. CONCLUSIONS: The risk factors examined in our analysis should remain targets of HIV prevention programs. Our results confirm that sexual risk factors for HIV infection continue to be an important part of Indian HIV epidemic 26 years after it began.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».