Population sizes, HIV prevalence, and HIV prevention among men who paid for sex in sub-Saharan Africa (2000–2020): A meta-analysis of 87 population-based surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Key populations, including sex workers, are at high risk of HIV acquisition and transmission. Men who pay for sex can contribute to HIV transmission through sexual relationships with both sex workers and their other partners. To characterize the population of men who pay for sex in sub-Saharan Africa (SSA), we analyzed population size, HIV prevalence, and use of HIV prevention and treatment. METHODS AND FINDINGS: We performed random-effects meta-analyses of population-based surveys conducted in SSA from 2000 to 2020 with information on paid sex by men. We extracted population size, lifetime number of sexual partners, condom use, HIV prevalence, HIV testing, antiretroviral (ARV) use, and viral load suppression (VLS) among sexually active men. We pooled by regions and time periods, and assessed time trends using meta-regressions. We included 87 surveys, totaling over 368,000 male respondents (15-54 years old), from 35 countries representing 95% of men in SSA. Eight percent (95% CI 6%-10%; number of surveys [Ns] = 87) of sexually active men reported ever paying for sex. Condom use at last paid sex increased over time and was 68% (95% CI 64%-71%; Ns = 61) in surveys conducted from 2010 onwards. Men who paid for sex had higher HIV prevalence (prevalence ratio [PR] = 1.50; 95% CI 1.31-1.72; Ns = 52) and were more likely to have ever tested for HIV (PR = 1.14; 95% CI 1.06-1.24; Ns = 81) than men who had not paid for sex. Men living with HIV who paid for sex had similar levels of lifetime HIV testing (PR = 0.96; 95% CI 0.88-1.05; Ns = 18), ARV use (PR = 1.01; 95% CI 0.86-1.18; Ns = 8), and VLS (PR = 1.00; 95% CI 0.86-1.17; Ns = 9) as those living with HIV who did not pay for sex. Study limitations include a reliance on self-report of sensitive behaviors and the small number of surveys with information on ARV use and VLS. CONCLUSIONS: Paying for sex is prevalent, and men who ever paid for sex were 50% more likely to be living with HIV compared to other men in these 35 countries. Further prevention efforts are needed for this vulnerable population, including improved access to HIV testing and condom use initiatives. Men who pay for sex should be recognized as a priority population for HIV prevention.
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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 | 0,020 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».