Concurrent partnerships in Cape Town, South Africa: race and sex differences in prevalence and duration of overlap
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Concurrent partnerships (CPs) have been suggested as a risk factor for transmitting HIV, but their impact on the epidemic depends upon how prevalent they are in populations, the average number of CPs an individual has and the length of time they overlap. However, estimates of prevalence of CPs in Southern Africa vary widely, and the duration of overlap in these relationships is poorly documented. We aim to characterize concurrency in a more accurate and complete manner, using data from three disadvantaged communities of Cape Town, South Africa. METHODS: We conducted a sexual behaviour survey (n = 878) from June 2011 to February 2012 in Cape Town, using Audio Computer-Assisted Self-Interviewing to collect sexual relationship histories on partners in the past year. Using the beginning and end dates for the partnerships, we calculated the point prevalence, the cumulative prevalence and the incidence rate of CPs, as well as the duration of overlap for relationships begun in the previous year. Linear and binomial regression models were used to quantify race (black vs. coloured) and sex differences in the duration of overlap and relative risk of having CPs in the past year. RESULTS: The overall point prevalence of CPs six months before the survey was 8.4%: 13.4% for black men, 1.9% for coloured men, 7.8% black women and 5.6% for coloured women. The median duration of overlap in CPs was 7.5 weeks. Women had less risk of CPs in the previous year than men (RR 0.43; 95% CI: 0.32-0.57) and black participants were more at risk than coloured participants (RR 1.86; 95% CI: 1.17-2.97). CONCLUSIONS: Our results indicate that in this population the prevalence of CPs is relatively high and is characterized by overlaps of long duration, implying there may be opportunities for HIV to be transmitted to concurrent partners.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».