Trends in antenatal human immunodeficiency virus prevalence in Western Kenya and Eastern Uganda: evidence of differences in health policies?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To observe recent trends in human immunodeficiency virus (HIV) prevalence in antenatal clinic attendees to determine if previously noted falls in HIV prevalence are occurring on both sides of the Kenyan-Ugandan border. Design An ecologic study was conducted at the district level comparing HIV prevalence rates over time using data available through reports published by the Kenyan and Ugandan Ministries of Health and UNAIDS. METHODS: Sentinel sites were compared with respect to population, ethnicity, language group, and the prevalence of circumcision practice. The prevalence of HIV found at each sentinel site was recorded for the years 1990-2000 and analysed visually and by conducting bivariate correlations. RESULTS: Ethnographic analysis revealed a wide mix of ethnic and language groups and circumcision rates on both sides of the border. All sentinel surveillance sites in Uganda showed trends towards decreasing HIV prevalence, with three of five sites showing statistically significant declines (r = -0.87, -0.85, -0.86, P < 0.05). In contrast, all of the surveillance sites in Kenya showed trends toward increasing HIV prevalence, with two of the five sites showing statistically significant increases (r = 0.62, 0.84, P < 0.05). CONCLUSIONS: The declines in HIV prevalence occurring in Uganda are not being seen in geographically proximal districts of Kenya. No obvious differences in ethnic groupings or their associated prevalence of circumcision appeared to explain these differences. This suggests that decreasing HIV prevalence in Uganda is not due to the natural course of the epidemic but reflects real success in terms of HIV control policies.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».