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Enregistrement W3093316160 · doi:10.1186/s12879-020-05456-y

Spatial patterns and associated factors of HIV Seropositivity among adults in Ethiopia from EDHS 2016: a spatial and multilevel analysis

2020· article· en· W3093316160 sur OpenAlexaff
Bayuh Asmamaw Hailu, Fentaw Tadese, Getahun Gebre Bogale, Asressie Molla, Birhan Asmame Miheretu, Joseph Beyene

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyLogistic regressionConfidence intervalMedicineOdds ratioResidenceMedical microbiologyGeographyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV is a major public health issue, especially in developing countries. It is important to track and design successful intervention programs to explore the spatial pattern, distribution, and associated factors of HIV Seropositivity. This study therefore showed the spatial variation of HIV Seropositivity and related factors in Ethiopia. METHODS: A total sample of 25,774 individual data collected from the 2016 EDHS data were primarily HIV biomarkers, IR, MR, and GPS. Spatial heterogeneity analysis was used with methods such as Morans I, Interpolation, and Kulldorff 's scan statistic. Spatial analysis was conducted using open source tools (QGIS, GeoDa, SaTScan). Multilevel logistic regression analysis was performed using Stata14 to identify HIV-associated factors. Finally, the AOR with a 95% confidence interval was used to report the mixed-effect logistic regression result in the full model. RESULT: The prevalence of HIV / AIDS at national level was 0.93%. The highest prevalence regions were Gambela, Addis Abeba, Harari and Diredawa, accounting for 4.79, 3.36, 2.65 and 2.6%, respectively. Higher HIV seropositive spatial clusters have been established in the Gambela and Addis Ababa regions. Multilevel analysis at the individual level being married [AOR = 2.19 95% CI: (1.11-4.31)] and previously married [AOR = 6.45, 95% CI: (3.06-13.59)], female [AOR = 1.8, 95% CI: (1.19-2.72)], first-sex at age ≤15 [AOR = 4.39, 95% CI: (1.70-11.34)], 18-19 [AOR = 2.67 95% CI: (1.05-6.8)], middle age group (25-34) [AOR = 6.53, 95% CI: (3.67-11.75)], older age group (>34) [AOR = 2.67 95% CI: (1.05-6.8)], primary school [AOR = 3.03, 95% CI: (1.92-4.79)], secondary school [AOR = 3.37, 95% CI: (1.92-5.92) were significantly associated with serropositivity. Regarding household level, place of residence [urban: AOR = 6.13 CI: (3.12, 12.06)], female-headed households (AOR = 2.24 95% CI: (1.57-3.73), media exposure [low exposure (AOR = 0.53 95% CI: (0.33-0.86), no exposure AOR = 0.39 95% CI: (0.23-0.65)] and increased household size [AOR = 0.72 95% CI: (0.65-0.8)] were associated with HIV Seropositivity. CONCLUSION: High cluster HIV cases were found in Gambela, Addis Abeba, Harari, and Diredawa. Having a history of married, start sex at a younger age, female-headed household, urban residence, and lower household size is more affected by HIV/AIDS. So any concerned body work around this risk group and area can be effective in the reduction of transmission.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission1
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