HIV Risks in Sexual Networks of Heterosexual Men in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The interaction of HIV risks in sexual networks remains unclear in South Africa. We provide an overview of the dynamics of HIV risks in South African men through a systematic scoping review. METHODS & ANALYSIS: Literature searches were conducted on seven online databases. Two reviewers independently screened articles against the inclusion criteria and performed a Kappa coefficient test to evaluate the degree of agreement on article selection. Thematic content analysis and a Mixed Method Appraisal Tool version 2018 were used to present the narrative account of the outcomes and to assess the risk of bias on included studies. RESULTS: Of the 1356 records identified, six studies reported on the dynamics of HIV infection in heterosexual men in sexual networks. All studies that were included were published between 2006 and 2016. The participants were aged 13 years and above and comprised of sero-discordant couples, HIV patients, and male and female in the general population. These studies were conducted in multiple diverse regions including South Africa, Senegal, Uganda, Malawi, Kenya, Tanzania, Botswana and Zambia. Evidence showed that age and sexual partnerships were most commonly identified attributes to either HIV infection and/or transmission risks in men. While other biological and behavioral data were reported, the results were not specific to men. DISCUSSION: The impact of age and sexual partnerships are poorly understood and the data available limit inferences to South African men. Limited empiric evidence of HIV risk among men impacts on the design, development and tailoring of HIV prevention interventions to alter the trajectory.
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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 | 0,011 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».