Comparison of the prevalence rates of HIV infection between men who have sex with men (MSM) and men in the general population in sub-Saharan Africa: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: According to the 2015 report of the Joint United Nations Program on Human Immunodeficiency Virus (HIV) and Acquired Immune Deficiency Syndrome (AIDS), the prevalence rates of HIV infection among men who have sex with men (MSM) varied from 6 to 37% depending on the country, far exceeding the national prevalence rates. The present study on HIV infection among men who have sex with men in sub-Saharan Africa was conducted to describe the different sampling methods used to identify this target population and compare the prevalence rates of HIV infection among MSM to that of men in the general population. METHODS: The selection of studies to be included was carried out in the principal electronic databases. The 2009 Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) directives were used throughout the entire process. Bias evaluation was performed using the Mixed Methods Appraisal Tool. For each country, HIV prevalence values in both groups were calculated. A prevalence ratio was also calculated to compare the prevalence rates of the two groups. RESULTS: Seventeen articles were selected. Most of the studies (82.35%) used the Respondent-Driven Sampling method. The average prevalence rate was 17.81% (range: 3.7-33.46) for MSM and 6.15% (range: 0.5-19.7) for men in the general population. Overall, the human HIV prevalence rate was 4.94 times higher among MSM than among men in the general population (95%CI: 2.91-8.37). The western and central regions of Africa, as well as low-prevalence countries (prevalence < 1%), had very high prevalence ratios: 14.47 (95% CI: 9.90-21.13) and 28.49 (95% CI: 11.47-72.71), respectively. CONCLUSION: MSM are at higher risk of HIV infection than men in the general population. The prevalence ratios are particularly elevated in West and Central Africa as well as in low-prevalence countries. Close monitoring of the situation, research and preventive measures are essential to control the epidemic amongst MSM.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».