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Enregistrement W2797984867 · doi:10.13189/ujph.2018.060208

Evaluating the Determinants and Prevalence of HIV among Intravenous Drug Users in Benin

2018· article· en· W2797984867 sur OpenAlex
Septime Hessou, Yolaine Glèlè Ahanhanzo, Tranquillin Yadouléton, Victorien Dougnon, Odile Sodoloufo, Rhéal Drisdelle, Moussa Bachabi, Clément Ahoussinou, Bernard Gnahoui-David, Nelson Magalie, Bernabé Yaméogo, Christian Johnson, Marcel Zannou

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUniversal Journal of Public Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensMagna International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntravenous drugHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineDrugDemographyFamily medicineEnvironmental healthPharmacologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV remains a serious global health problem. In Benin, intravenous drug users (IDUs) are at higher risk for HIV infection and are one of the groups the National AIDS Control Council (CNLS) has focused on in its strategic planning. The present study was conducted to estimate the rate of HIV prevalence among IDUs in Benin and identify potential risk factors. To this end, the 2013 and 2015 directives issued by the World Health Organization (WHO) and the Joint United Nations Program on HIV/AIDS (UNAIDS) regarding Second generation surveillance were followed. In total, 386 IDUs participated in the study from all departments of Benin, 3.1% of them were women. The average age of participants was 35 (±10.7). The median length of time that participants had been using drugs was 10 years (range: 0 - 45) and cocaine was the most frequently consumed substance (56.0%). During their last injection, 90.9% of respondents used sterile injecting equipment. The HIV prevalence rate among IDUs was 4.7% (95% CI: 2.63% - 7.11%), compared to 1.2% within the general population. The results of this study highlight the need to implement continual HIV surveillance systems and develop prevention tools that specifically address the needs of IDUs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,097
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle