HIV infection does not disproportionately affect the poorer in sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wealthier populations do better than poorer ones on most measures of health status, including nutrition, morbidity and mortality, and healthcare utilization. OBJECTIVES: This study examines the association between household wealth status and HIV serostatus to identify what characteristics and behaviours are associated with HIV infection, and the role of confounding factors such as place of residence and other risk factors. METHODS: Data are from eight national surveys in sub-Saharan Africa (Kenya, Ghana, Burkina Faso, Cameroon, Tanzania, Lesotho, Malawi, and Uganda) conducted during 2003-2005. Dried blood spot samples were collected and tested for HIV, following internationally accepted ethical standards and laboratory procedures. The association between household wealth (measured by an index based on household ownership of durable assets and other amenities) and HIV serostatus is examined using both descriptive and multivariate statistical methods. RESULTS: In all eight countries, adults in the wealthiest quintiles have a higher prevalence of HIV than those in the poorer quintiles. Prevalence increases monotonically with wealth in most cases. Similarly for cohabiting couples, the likelihood that one or both partners is HIV infected increases with wealth. The positive association between wealth and HIV prevalence is only partly explained by an association of wealth with other underlying factors, such as place of residence and education, and by differences in sexual behaviour, such as multiple sex partners, condom use, and male circumcision. CONCLUSION: In sub-Saharan Africa, HIV prevalence does not exhibit the same pattern of association with poverty as most other diseases. HIV programmes should also focus on the wealthier segments of the population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».