A cross-sectional investigation of HIV prevalence and risk factors among African, Caribbean and Black people in Ontario: The A/C Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The human immunodeficiency virus (HIV) epidemic has disproportionately affected African, Caribbean and Black (ACB) communities in Canada. We investigated the prevalence and factors associated with HIV infection among ACB people in Ontario. Methods: A cross-sectional survey of first- and second-generation ACB people aged 15-64 years in Toronto and Ottawa (Ontario, Canada). We collected sociodemographic information, self-reported HIV status and offered dried blood spot (DBS) testing to determine the prevalence of HIV infection. Factors associated with HIV infection were investigated using regression models. Results: A total of 1,380 people were interviewed and 834 (60.4%) tested for HIV. The HIV prevalence was 7.5% overall (95% confidence interval [CI] 7.1-8.0) and 6.6% (95% CI 6.1-7.1) in the adult population (15-49 years). Higher age (adjusted odds ratio [aOR] 2.8; 95% CI 2.77-2.82), birth outside of Canada (aOR 4.7; 95% CI 1.50-14.71), French language (aOR 9.83; 95% CI 5.19-18.61), unemployment (aOR 1.85; 95% CI 1.62-2.11), part-time employment (aOR 4.64; 95% CI 4.32-4.99), substance use during sex (aOR 1.66; 95% CI 1.47-1.88) and homosexual (aOR 19.68; 95% CI 7.64-50.71) and bisexual orientation (aOR 2.82; 95% CI 1.19-6.65) were associated with a positive HIV test. Those with a high school (aOR 0.01; 95% CI 0.01-0.02), college (aOR 0.00; 95% CI 0.00-0.01) or university education (aOR 0.00; 95% CI 0.00-0.01), more adequate housing (aOR 0.85; 95% CI 0.82-0.88), a higher social capital score (aOR 0.61; 95% CI 0.49-0.74) and a history of sexually transmitted infections (aOR 0.40; 95% CI 0.18-0.91) were less likely to have a positive HIV test. Conclusion: Human immunodeficiency virus infection is linked to sociodemographic, socioeconomic, and behavioural factors among ACB people in Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».