Disparities in HIV/STI burden and care coverage among men and transgender persons who have sex with men in Nairobi, Kenya: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives The study aimed to estimate the prevalence of, and associations, with HIV and metrics of HIV care engagement in a representative population of gay, bisexual and other men who have sex with men (GBMSM) and transgender persons (TP) who have sex with men (GBMSM/TP) Setting Urban districts of Nairobi, Kenya. Design Cross-sectional. Participants 608 eligible participants were identified through respondent-driven sampling over 19 waves of recruitment arising from ten seeds between May and December 2017. Inclusion criteria were: age >18 years; Nairobi residence; male sex assignment at birth or current identification as male, and recent consensual sex with male partners. Exclusion criteria were: missing or invalid recruitment coupon; repeat registration; intoxication at study visit. Primary and secondary outcome measures HIV status measured using Determine Alere HIV 1/2 and First Response HIV 1–2.0 and GeneXpert HIV-1 Qual. Self-reported metrics of HIV status awareness, antiretroviral use and objective quantification of viral suppression using GeneXpert HIV-1 VL. Results 26.4% (286/618) were HIV positive of whom 76.6% were status aware, 65.3% were on antiretroviral therapy (ART), and 47.4% were virally suppressed (<50 copies/mL). Participants 18–22 years were less likely to be status aware, be receiving ART or to have achieved viral suppression. Mean log viral load was 3.14 log higher in 18–22 years compared with older participants. Bacterial sexually transmitted infections were common at both urethral and rectal sites and most infections were asymptomatic by self-report (rectal 82.2%, urethral 82.3%). Conclusions Engagement in the HIV diagnosis and care cascade among GBMSM/TP in Nairobi is markedly better than in most sub-Saharan African countries, yet falls short of achievements for the general population in Kenya and for GBMSM in high income settings. Young GBMSM/TP are least well served by the current configuration of adult key population services, and programmes should identify and address the sexual, social and developmental needs of adolescent and young key populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».