Undiagnosed HIV among people who inject drugs in Manipur, India
Notice bibliographique
Résumé
Manipur is a geographically isolated state of India characterised by a high HIV prevalence among people who inject drugs (PWID). A low-to-moderate lifetime rate of HIV testing has been documented amongst PWID in Manipur. Little is known about the extent of undiagnosed HIV in this setting and whether uptake of HIV testing (and knowledge of a positive diagnosis) leads HIV-positive PWID to change their risk behaviours. The cross-sectional data (n = 821) analysed for this paper were collected in 2009 for the Integrated Behavioural and Biological Assessment (IBBA) using interviewer-administered questionnaires and the collection of de-linked blood and urine samples. Almost one-third (30.7%) of the participants tested HIV positive. The majority knew where to obtain a confidential HIV test (80.7%), however, half of the HIV-positive participants had either never had an HIV test (37.7%), or had undertaken a test without collecting the result (12.7%). Almost one-quarter (23.4%) of the HIV-positive participants and 17.4% of the HIV-negative participants had shared a needle/syringe with at least one other injector during the preceding month. Encouragingly, HIV-positive participants were significantly more likely than HIV-negative participants to use condoms with their regular sexual partners, however, there was still a high proportion of HIV-positive participants who did not use a condom at last sex with their regular (47.2%) or casual (48.0%) partners. Having taken an HIV test and collected the result was associated with a reduction in HIV-risk behaviours among HIV-positive participants, but not among HIV-negative participants. In conclusion, we found that a substantial proportion of the HIV-positive PWID in Manipur were not aware of their positive status, and risky injecting and sexual practices were commonplace. However, HIV-positive PWID appear to reduce their high-risk behaviours when they become aware of their HIV status highlighting the importance of taking HIV testing coverage to scale.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».