31. Lifetime prevalence of anal intercourse among sexually active female youth and young female sex workers: a comparative systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Anal cancer incidence has increased over the past twenty years. Heterosexual anal intercourse (AI) is a risk factor for HPV and HIV infection but is under-researched and ill-understood. We compare AI practices among young, sexually active general population females and female sex workers (FSW). Methods: We searched PubMed for heterosexual AI studies among young females, including FSWs (mean age <25 years), to December 2012. Study estimates were pooled using a random-effects model. Results: Fifty-four studies (42 average-risk, 6 higher-risk, 6 FSWs) were included. Most studies among general population youth were conducted in North America using self-administered questionnaires. All FSW studies were conducted in Africa and Asia using face-to-face interviews (FTFI). Pooled estimates of lifetime AI prevalence were larger among average-risk (23.6%, 95% CI 20.4–26.7) and higher-risk youth (25.5%, 95% CI 11.7–39.2) than FSWs (12.8%, 95% CI 8.4–17.3), but highly heterogeneous (I2 >90%). However, pooled AI estimates by continent of average-risk youth (Asia = 13.9%, 95% CI = 1.7–29.5; Africa = 18.4%, 95% CI 0.9–35.8) were more similar to those of FSWs (Asia = 16.0%, 95% CI 10.3–21.6; Africa = 9.7%, 95% CI 3.8–15.7). Estimates of average-risk youth reporting via FTFI (12.1%, 95% CI 0.7–23.5) were likewise similar to those among FSWs (12.8%, 95% CI 8.4–17.3). Pooled AI prevalence estimates among FSWs were higher in studies conducted after 2001 than in earlier studies. Conclusions: AI is common among sexually active females and may be increasing; it could therefore be an important determinant of HPV transmission and anal cancers. AI is as or more common among the general population youth than young FSWs but this may be confounded by continent, interview method and other unmeasured variables.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».