Evaluating the Determinants and Prevalence of HIV among Intravenous Drug Users in Benin
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».