HIV seroconcordance among heterosexual couples in rural KwaZulu‐Natal, South Africa: a population‐based analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High levels of HIV seroconcordance at the population level reduce the potential for effective HIV transmission. However, the level of HIV seroconcordance is largely unknown among heterosexual couples in sub-Saharan Africa. We aimed to quantify the population level HIV seroconcordance in stable heterosexual couples in rural South Africa. METHODS: We followed adults (≥15 years old) using a population-based, longitudinal and open surveillance system in KwaZulu-Natal, South Africa, from 2003 to 2016. Sexual partnerships and HIV status were confirmed via household surveys and annual HIV surveillance. We calculated the proportions of HIV seroconcordance and serodiscordance in stable sexual partnerships and compared them to the expected proportions under the assumption of random mixing using individual-based microsimulation models. Among unpartnered individuals, we estimated the incidence rates and hazard of sexual partnership formation with HIV-positive or HIV-negative partners by participants' own time-varying HIV status. Competing risks survival regressions were fitted adjusting for sociodemographic and clinical factors. We also calculated Newman's assortativity coefficients. RESULTS: A total of 18,341 HIV-negative and 11,361 HIV-positive individuals contributed 154,469 person-years (PY) of follow-up. Overall, 28% of the participants were in stable sexual partnerships. Of the 677 newly formed stable sexual partnerships, 7.7% (95% CI: 5.8 to 10.0) were HIV-positive seroconcordant (i.e. both individuals in the partnership were HIV-positive), which was three times higher than the expected proportion (2.3%) in microsimulation models based on random mixing. The incidence rates of sexual partnership formation were 0.54/1000PY with HIV-positive, 1.12/1000PY with HIV-negative and 2.65/1000PY with unknown serostatus partners. HIV-positive individuals had 2.39 (95% CI: 1.43 to 3.99) times higher hazard of forming a sexual partnership with an HIV-positive partner than did HIV-negative individuals after adjusting for age, opposite-sex HIV prevalence (by 5-years age groups), HIV prevalence in the surrounding community, ART coverage and other sociodemographic factors. Similarly, forming a sexual partnership with an HIV-negative partner was 1.47 (95% CI: 1.01 to 2.14) times higher in HIV-negative individuals in the adjusted model. Newman's coefficient also showed that assortativity by participant and partner HIV status was moderate (r = 0.35). CONCLUSIONS: A high degree of population level HIV seroconcordance (both positive and negative) was observed at the time of forming new sexual partnerships. Understanding factors driving these patterns may help the development of strategies to bring the HIV epidemic under control.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».