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Enregistrement W4207001684 · doi:10.1371/journal.pmed.1003861

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

2022· review· en· W4207001684 sur OpenAlexafffund
Caroline Hodgins, James Stannah, Salome Kuchukhidze, Lycias Zembe, Jeffrey W. Eaton, Marie‐Claude Boily, Mathieu Maheu‐Giroux

Notice bibliographique

RevuePLoS Medicine · 2022
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésDemographyMen who have sex with menMedicineCondomPopulationMeta-analysisSexual transmissionTransmission (telecommunications)Human immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthImmunologySyphilisInternal medicineMicrobicide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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