Spatial heterogeneity of risk factors associated with HIV prevalence among men who inject drugs in India: An analysis of the data from the integrated bio-behavioral surveillance, India
Notice bibliographique
Résumé
People who inject drugs (PWID) are India's third-largest vulnerable population to human immunodeficiency virus (HIV) infection. PWID in India are confined to certain geographic locations and exhibit varying injecting and sexual risk behaviors, contributing considerably to increasing HIV trends in specific regions. Spatial heterogeneity in risk factors among vulnerable PWID influences HIV prevalence, transmission dynamics, and disease management. Stratified analysis of HIV prevalence based on risk behaviors and geographic locations of PWID will be instrumental in strategic interventions. To stratify the male PWID based on their risk behaviors in each state and determine the HIV prevalence for each stratum. The behavioral data and HIV prevalence of the national integrated biological and behavioural surveillance (IBBS), a nationwide cross-sectional community-based study conducted in 2014 to 2015, was analyzed. Data from 19,902 men who inject drugs across 53 domains in 29 states of India were included. Women who inject drugs were excluded at the time of IBBS, and hence PWID in this study refers to only men who inject drugs. PWID were categorized based on their risk profile, and the corresponding HIV prevalence for each state was determined. HIV prevalence was the highest (29.6%) in Uttar Pradesh, with a high prevalence of risk behaviors among PWID. High HIV prevalence ranging between 12.1% and 22.4% was observed in a few states in East and North-East India and most states in central and North India. Unsafe injecting and sexual practices were significantly (P < .05) associated with higher HIV prevalence and more significantly in National Capital Territory of Delhi (P < .001). Unsafe injecting practices among PWID were proportionally higher in Western and Central India, whereas unsafe sexual behaviors were widespread among most states. Unsafe sexual practices among male PWID were common. The high prevalence of unsafe injecting had significant HIV infection and transmission risks in Western and Central India. The results emphasize the need for stratified, region-specific interventions and combination approaches for harm reduction among PWID. Strengthening the measures that facilitate the reduction of high-risk behaviors, adoption of safe practices, and utilization of HIV services will positively impact HIV prevention measures among PWID.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».