A population's higher-risk sexual behaviour is associated with its average sexual behaviour—An ecological analysis of subpopulations in Ethiopia, Kenya, South Africa, Uganda and the United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Given the large variation in the prevalence of sexually transmitted infections between populations it is important to characterize how sexual vary between populations. In this paper we assess how the distribution of lifetime sexual partners varies between populations. We ask: do populations with higher mean lifetime sexual partners merely differ by virtue of the presence of a core-group with increased number of partners or do the population distributions move as more coherent wholes? METHODS: We defined those in the top decile of lifetime sex partners in each country as constituting the higher-risk behaviour group (HRB). Spearman's correlation was used to evaluate the relationship between mean lifetime partners and prevalence of those in the HRB by ethnic group within Ethiopia, Kenya, South Africa, Uganda and the United States. In each case, data from nationally representative surveys were used. Two-sample Wilcoxon rank-sum were applied to test if there was a difference in the number of lifetime partners between the highest and lowest-risk subpopulations, separately for men and women. To account for autocorrelation, all analyses were conducted using means/medians excluding those in the HRB. A P-value of <0.05 was considered statistically significant. RESULTS: In each country, a positive correlation existed between subpopulations' mean lifetime partners and the prevalence of the HRB. Spearman's correlation varied from 0.20 to 0.99 for men and 0.74 to 1.0 for women. This association was statistically significant in 6 out of 10 comparisons. There was a statistically significant difference in the number of lifetime partners between the highest and lowest-risk ethnic groups in all countries except South Africa, where the difference was only significant for women. CONCLUSIONS: Our results suggest that sexual behaviours vary coherently between different populations. As such, sexually transmitted infection control efforts would benefit from including both targeted campaigns focusing on the HRB and population-strategies that seek to address factors responsible for high mean risk behaviour.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».