Prevalence of Human Immunodeficiency Virus and Malaria Co-Infection in Nigeria: A Review of Published Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background: Human immunodeficiency virus and malaria are significant global health challenges. Both diseases contribute to the global burden of disease and poverty notable amongst low-income countries, including sub-Sahara Africa and Nigeria. There are little or no available review articles on the prevailing epidemiological data on human immunodeficiency virus and malaria interaction in Nigeria. Aim: This literature review aims to update knowledge on human immunodeficiency virus and malaria co-infection and determine the prevalence of human immunodeficiency virus and malaria from published literature. Method: This work reviewed published articles on human immunodeficiency virus/malaria co-infection published in English in PubMed, Google Scholar, and ScienceDirect. An internet search on Google Scholar was also conducted for studies that were conducted between 2007 and 2017 in Nigeria. Result: The literature review indicated that the highest prevalence of human immunodeficiency virus and malaria co-infection in Nigeria is 86.2%. The mean ± SD among the HIV-malaria co-infected group and the negative malaria group in all of Nigeria’s geo-political zones are 36.6 ± 25.5 and 19.5 ± 15.3, respectively. The highest mean prevalence of 64.5% was reported in human immunodeficiency virus patients co-infected with malaria in the northwest zone. The use of highly active antiretroviral therapy is also associated with a reduced mean positive prevalence of 31.26%. Conclusion: Human immunodeficiency virus-positive individuals across all the geopolitical zones in Nigeria are at high risk of malaria. Findings from this review of literature will provide additional information on HIV-malaria co-infection prevalence and guide public health prevention, control and management practice.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».