Prevalence and correlates of Herpes Simplex Virus-2 and syphilis infections in the general population in India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and correlates of Herpes Simplex Virus-2 (HSV-2) and syphilis infections in the general population in India. METHODS: 2456 adults were surveyed in Hyderabad, Bangalore and Chandigarh in India. Socio-demographic and lifestyle characteristics were obtained through a questionnaire, and a dried blood spot (DBS) was collected from all individuals aged 18 years and over; sexual behaviour was collected from those aged 18-49 years. DBS samples were tested for HSV-2 and syphilis serology. The association between HSV-2 and syphilis infections with socio-demographic and behavioural variables was analysed using multivariable logistic regression. RESULTS: The prevalence of HSV-2 and syphilis was 10.1% and 1.7%, respectively. Geographic differences in HSV-2 prevalence were significant, while for syphilis it was comparable. Urban-rural differences in prevalence were only seen for syphilis. For both infections, the prevalence between males and females was not significantly different. In males and females, HSV-2 prevalence increased significantly with increasing age; for syphilis, a slight trend was seen only in females. In a multivariable analysis, HSV-2 infection in males and females was associated with site, religion and testing positive for syphilis, in addition to reporting ≥ 2 lifetime partners in the previous year among males and being ever married or having had sex with a non-regular partner in the last year among females. CONCLUSIONS: The burden and geographic heterogeneity of HSV-2 and syphilis infections in India are significant. A national household and DBS-based sexually transmitted infection (STI) surveillance system would enable monitoring, especially in relation to the HIV epidemic, and planning of evidence-based prevention and treatment programmes.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».