Partner concurrency and HIV infection risk in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between concurrent sexual partnerships and HIV risk is not fully understood. Evidence on the relationship between partner concurrency (one's sexual partner has another partner) and individual HIV risk is limited. In this study, the relationship between reported sexual partner concurrency and the risk of HIV infection was explored among South Africans. METHODS: Data from the third South African national HIV survey were used. In this survey, performed in 2008, questionnaires and HIV tests were administered to a nationally representative sample of 15031 persons. Bivariate analysis and multiple logistic regression were used to evaluate the relationship between partner concurrency and HIV serostatus. Spearman's correlation was used to test the association between the prevalence of HIV and partner concurrency by race in women. RESULTS: The relationship between HIV prevalence and partner concurrency varied by race. At a cross-racial level there was a positive association between HIV prevalence and partner concurrency for women (rho=0.95, p=0.05). Among coloured, white, and Indian persons, HIV prevalence and partner concurrency rates were too low to allow further statistical testing. In the bivariate analysis, black African women who reported partner concurrency had a higher prevalence of HIV (36% (95% confidence interval (CI) 29.7-42.0) vs. 23% (95% CI 19.6-26.1), p<0.001). After controlling for demographic, social, biological, and behavioural variables, the association remained statistically significant (adjusted odds ratio (aOR) 1.4, p=0.04). The association was stronger among 15-29-year-old black African women (aOR 1.8, p=0.03) than among women aged 30 years and older (aOR 1.3, p=0.36). CONCLUSIONS: These results suggest that partner concurrency may increase the HIV infection risk for black South African women, and in particular, for younger women.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».