How do HIV-negative individuals in sub-Saharan Africa change their sexual risk behaviour upon learning their serostatus? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether, and how, sexual behaviour of HIV-negative individuals in sub-Saharan Africa (SSA) changes upon learning their serostatus. METHODS: We systematically reviewed the published literature using EMBASE and Medline to search for publications between 2004 and 2014. We included studies that quantified behaviour change (condom use, number of sexual partners or sex acts) following an HIV test in HIV-negative adults in SSA, and extracted relevant data including study characteristics and measurement type. RESULTS: From 2185 unique citations, n=14 studies representing 22 390 participants met our inclusion criteria. We did not pool data due to marked heterogeneity in study outcome measures. The proportion of participants reporting consistent condom use (n=6) post-testing ranged from 7.6% greater, to 10.6% fewer, while 'no condom use' (n=5) ranged from 40.0% less, to 0.7% more. Condom use in serodiscordant couples increased (n=3). Five studies measured the proportion reporting abstinence, finding an increase of 10.9% to a decrease of 5.3% post-testing. The post-testing change in the mean number of sex acts (n=3) ranged from a relative decrease of 15.7% to a relative increase of 9.4%. Two studies reported relative decreases in the mean number of sexual partners of 35.2% and 14.0%. Three studies examining serodiscordant primary relationships specifically all showed increases in extrarelational sex. CONCLUSIONS: With the exception of serodiscordant couples, there is variable evidence that awareness of one's serostatus leads to substantial changes in risk behaviour among HIV-negative individuals. Further research is needed to estimate the behavioural impact of learning one's serostatus in SSA.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».