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Enregistrement W2884704267 · doi:10.1002/jia2.25115

Population mobility associated with higher risk sexual behaviour in eastern African communities participating in a Universal Testing and Treatment trial

2018· article· en· W2884704267 sur OpenAlexfundno aff
Carol S. Camlin, Adam Akullian, Torsten B. Neilands, Monica Getahun, Patrick Eyul, Irene Maeri, Sarah Ssali, Elvin Geng, Monica Gandhi, Craig R. Cohen, Moses R. Kamya, Thomas Odeny, Elizabeth A. Bukusi, Edwin D. Charlebois

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTravel-related health issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthGilead SciencesInternational Development Research CentreU.S. President’s Emergency Plan for AIDS ReliefUniversity of WashingtonNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésDemographyMedicineResidenceLogistic regressionPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There are significant knowledge gaps concerning complex forms of mobility emergent in sub-Saharan Africa, their relationship to sexual behaviours, HIV transmission, and how sex modifies these associations. This study, within an ongoing test-and-treat trial (SEARCH, NCT01864603), sought to measure effects of diverse metrics of mobility on behaviours, with attention to gender. METHODS: Cross-sectional data were collected in 2016 from 1919 adults in 12 communities in Kenya and Uganda, to examine mobility (labour/non-labour-related travel), migration (changes of residence over geopolitical boundaries) and their associations with sexual behaviours (concurrent/higher risk partnerships), by region and sex. Multilevel mixed-effects logistic regression models, stratified by sex and adjusted for clustering by community, were fitted to examine associations of mobility with higher-risk behaviours, in past 2 years/past 6 months, controlling for key covariates. RESULTS: The population was 45.8% male and 52.4% female, with mean age 38.7 (median 37, IQR: 17); 11.2% had migrated in the past 2 years. Migration varied by region (14.4% in Kenya, 11.5% in southwestern and 1.7% in eastern and Uganda) and sex (13.6% of men and 9.2% of women). Ten per cent reported labour-related travel and 45.9% non-labour-related travel in past 6 months-and varied by region and sex: labour-related mobility was more common in men (18.5%) than women (2.9%); non-labour-related mobility was more common in women (57.1%) than men (32.6%). In 2015 to 2016, 24.6% of men and 6.6% of women had concurrent sexual partnerships; in past 6 months, 21.6% of men and 5.4% of women had concurrent partnerships. Concurrency in 2015 to 2016 was more strongly associated with migration in women [aRR = 2.0, 95% CI(1.1 to 3.7)] than men [aRR = 1.5, 95% CI(1.0 to 2.2)]. Concurrency in past 6 months was more strongly associated with labour-related mobility in women [aRR = 2.9, 95% CI(1.0 to 8.0)] than men [aRR = 1.8, 95% CI(1.2 to 2.5)], but with non-labour-related mobility in men [aRR = 2.2, 95% CI(1.5 to 3.4)]. CONCLUSIONS: In rural eastern Africa, both longer-distance/permanent, and localized/shorter-term forms of mobility are associated with higher-risk behaviours, and are highly gendered: the HIV risks associated with mobility are more pronounced for women. Gender-specific interventions among mobile populations are needed to combat HIV in the region.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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