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Enregistrement W2040560234 · doi:10.1136/sextrans-2011-050108.14

P1-S1.14 Is HIV prevalence declining in Southern India? Evidence from two rounds of general population surveys in Bagalkot District, Karnataka

2011· article· en· W2040560234 sur OpenAlexaff
S Rajaram, Janet Bradley, B M Ramesh, Shajy Isac, Reynold Washington, Stephen Moses, James Blanchard, Marissa Becker, Michel Alary

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV-related health complications and treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCentre hospitalier universitaire de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationEnvironmental healthSocioeconomicsDemographyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background As a part of the evaluation of Avahan, the India AIDS initiative of the Bill & Melinda Gates Foundation, a cross-sectional survey was undertaken in the general population of Bagalkot district, Karnataka state, South India, in 2009. This replicated an earlier survey in 2003 that had examined HIV prevalence and risk behaviours. Methods The repeat survey in 2009 was conducted in the same rural and urban areas as the 2003 study. The study covered 10 rural villages and 20 urban blocks of three of the six talukas (sub-district units) in the district. In both surveys, a target sample of 6600 adult males and females was selected. Urine and blood samples were collected from all consenting participants for HIV and STI testing. An individual was deemed HIV positive, if positive on two different tests. We compared HIV and STI prevalence in 2003 and 2009. We also examined the age-specific distribution of HIV prevalence among rural and urban males and females at both time points. These analyses used logistic regression that considers survey design to adjust for characteristics of the population that may have changed between the two rounds. Results Overall, HIV prevalence in the district declined from 3.16% in 2003 to 2.58% in 2009, although this decline was not statistically significant (OR=0.82, p=0.278). The prevalence of active syphilis was <1% and was similar in both periods. A slight decline in the prevalence of HSV-2 was observed over the period, but the difference was not statistically significant. There was a significant decline observed in HIV prevalence among persons aged 15–24, among persons below 30 years in urban areas, and among all women younger than 20 years of age (Abstract P1-S1.14 table 1). Among rural males aged 40 and above, we observed a significant increase in HIV prevalence from 0.71 to 5.33 (Abstract P1-S1.14 table 1), a level similar to that found in the younger age group in 2003. Abstract P1-S1.14 Table 1 HIV prevalence and adjusted OR among selected population groups Sub-group Round 1, 2003 (%) Round 2, 2009 (%) Adjusted OR, 2009 vs 2003 (95% CI) p Value Overall 3.16 2.58 0.82 (0.57 to 1.18) 0.278 Age 15–24 2.4 1.26 0.54 (0.30 to 0.96) 0.038 Age 15–29, urban 2.04 0.77 0.36 (0.20 to 0.63) 0.001 Age 15–19, female 2.25 0.49 0.15 (0.04 to 0.61) 0.009 Age 40+, rural males 0.71 5.33 13.80 (2.59 to 73.45) 0.006 Conclusion We observed a downward overall trend in HIV prevalence in Bagalkot district over the period examined, and a significant decline in HIV prevalence among younger age groups, where HIV prevalence more closely reflects incidence. The increase in HIV prevalence among older rural males may have been due to a cohort effect, as they aged over time. This may also have in part reflected increased survival in those age groups, as a result of the scaling-up of antiretroviral treatment programs throughout the state.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,970

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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