Prevalence and risk factors of HIV infection among people who inject drugs in Cambodia: findings from a national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, people who inject drugs (PWID) continue to be among the most vulnerable populations to acquire infection of human immunodeficiency virus (HIV). The most recent national survey found that nearly a quarter of PWID in Cambodia were infected with HIV in 2012. The aim of this study is to estimate the current prevalence of and factors associated with HIV infection among PWID in Cambodia. METHODS: This national integrated biological and behavioral survey was conducted from June to December 2017. Participants were recruited from the capital city and 11 major provinces using the respondent driven sampling method. Face-to-face interviews were conducted using a structured questionnaire, and blood samples were collected for HIV, syphilis, and hepatitis C virus (HCV) testing. Multiple logistic regression analysis was conducted to identify risk factors for HIV infection. All analyses were estimated with sampling weights that corrected for non-response and sample design. RESULTS: A total of 310 PWID participated in the study, and the mean age was 31.8 years (SD = 7.8). The prevalence of HIV was 15.2%. More than half (57.4%) of the HIV-positive participants were co-infected with HCV, and 44.7% were not aware of their HIV status prior to this study. After adjustment for other covariates, HIV infection remained positively associated with being female (AOR = 1.88, 95% CI = 1.03-4.04), being in the older age group of ≥35 (AOR = 2.99, 95% CI 1.33-9.22), being widowed, divorced or separated (AOR = 2.57, 95% CI = 1.04-6.67), living on the streets (AOR = 2.86, 95% CI 1.24-4.37), and HCV infection (AOR = 3.89, 95% CI 1.86-1.15). The HIV infection remained negatively associated with having higher level of formal education of ≥10 years (AOR = 0.44, 95% CI 0.13-0.83) and higher average income of ≥US$200 per month (AOR = 0.20, 95% CI = 0.05-0.74). CONCLUSIONS: The prevalence of HIV among PWID in Cambodia remains high, but is reducing compared with the 24.8% reported in the 2012 national survey. Findings from this study provide critical information for tailoring interventions based on identified vulnerabilities and risk factors for HIV. Our findings underline the importance of socio-structural factors in HIV epidemiology among PWID in Cambodia, which require mitigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».