Prevalence and determinants of HIV infection in South India: a heterogeneous, rural epidemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the prevalence and determinants of HIV infection in the general population in Bagalkot district, a largely rural district in the southern Indian state of Karnataka. METHODS: Approximately 6700 individuals aged 15-49 years were randomly sampled from 10 villages and six towns, from three of Bagalkot's six sub-districts. Each consenting respondent was administered a questionnaire, followed by blood collection and testing for HIV, syphilis, and herpes simplex virus type 2 (HSV-2) on a 25% sub-sample. RESULTS: HIV prevalence was 2.9% overall, 2.4% in urban areas and 3.6% in rural areas [odds ratio (OR), 0.65; 95% confidence interval (CI), 0.45-0.95]. Significant differences in HIV prevalence were seen between the three sub-districts, with prevalences of 1.1, 3.0 and 6.4% (P < 0.05), and HIV prevalence in the 10 villages ranged from 0 to 8.2%. Reported multiple sexual partners, receiving money for sex and a history of medical injections were significantly associated with HIV infection, as were older age, being widowed, divorced, separated or deserted, lower education levels and being a woman of a lower caste. There was a strong association between HSV-2 and HIV infection (OR, 5.2; 95% CI, 2.3-11.5). CONCLUSIONS: The rural nature of this epidemic has important implications for prevention and care programs. The striking differentials observed in HIV prevalence between sub-districts and even villages suggest that risk and vulnerability for HIV are highly heterogeneous. Further research is required to understand the individual and community-level factors behind these differentials, so that preventive interventions can be directed to where they are most needed.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».