HIV/AIDS mortality attributable to alcohol use in South Africa: a comparative risk assessment by socioeconomic status
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To quantify HIV/AIDS mortality attributable to alcohol use in the adult general population of South Africa in 2012 by socioeconomic status (SES). DESIGN: Comparative risk assessment based on secondary individual data, aggregate data and risk relations reported in the literature. SETTING: South African adult general population. PARTICIPANTS: For metrics of alcohol use by SES, sex and age: 27 070 adults that participated in a nationally representative survey in 2012. For HRs of dying from HIV/AIDS by SES: 87 029 adults that participated in a cohort study (years 2000 to 2014) based out of the Umkhanyakude district, KwaZulu-Natal. MAIN OUTCOME MEASURES: Alcohol-attributable fractions for HIV/AIDS mortality by SES, age and sex were calculated based on the risk of engaging in condom-unprotected sex under the influence of alcohol and interactions between SES and alcohol use. Age-standardised HIV/AIDS mortality rates attributable to alcohol by SES and sex were estimated using alcohol-attributable fractions and SES-specific and sex-specific death counts. Rate ratios were calculated comparing age-standardised rates in low versus high SES by sex. RESULTS: The age-standardised HIV/AIDS mortality rate attributable to alcohol was 31.0 (95% uncertainty interval (UI) 21.6 to 41.3) and 229.6 (95% UI 108.8 to 351.6) deaths per 100 000 adults for men of high and low SES, respectively. For women the respective rates were 10.8 (95% UI 5.5 to 16.1) and 75.5 (95% UI 31.2 to 144.9). The rate ratio was 7.4 (95% UI 3.4 to 13.2) for men and 7.0 (95% UI 2.8 to 18.2) for women. Sensitivity analyses corroborated marked differences in alcohol-attributable HIV/AIDS mortality, with rate ratios between 2.7 (95% UI 0.8 to 7.6; women) and 15.1 (95% UI 6.8 to 27.7; men). CONCLUSIONS: The present study showed that alcohol use contributed considerably to the socioeconomic differences in HIV/AIDS mortality. Targeting HIV infection under the influence of alcohol is a promising strategy for interventions to reduce the HIV/AIDS burden and related socioeconomic differences in South Africa.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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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 ».