Can HIV self-testing reach first-time testers? A telephone survey among self-test end users in Côte d’Ivoire, Mali, and Senegal
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coverage of HIV testing remains sub-optimal in West Africa. Between 2019 and 2022, the ATLAS program distributed ~400 000 oral HIV self-tests (HIVST) in Côte d'Ivoire, Mali, and Senegal, prioritising female sex workers (FSW) and men having sex with men (MSM), and relying on secondary redistribution of HIVST to partners, peers and clients to reach individuals not tested through conventional testing. This study assesses the proportion of first-time testers among HIVST users and the associated factors. METHODS: A phone-based survey was implemented among HIVST users recruited using dedicated leaflets inviting them to anonymously call a free phone number. We collected socio-demographics, sexual behaviours, HIV testing history, HIVST use, and satisfaction with HIVST. We reported the proportion of first-time testers and computed associated factors using logistic regression. RESULTS: Between March and June 2021, 2 615 participants were recruited for 50 940 distributed HIVST (participation rate: 5.1%). Among participants, 30% received their HIVST kit through secondary distribution (from a friend, sexual partner, family member, or colleague). The proportion who had never tested for HIV before HIVST (first-time testers) was 41%. The main factors associated with being a first-time tester were sex, age group, education level, condom use, and secondary distribution. A higher proportion was observed among those aged 24 years or less (55% vs 32% for 25-34, aOR: 0.37 [95%CI: 0.30-0.44], and 26% for 35 years or more, aOR: 0.28 [0.21-0.37]); those less educated (48% for none/primary education vs 45% for secondary education, aOR: 0.60 [0.47-0.77], and 29% for higher education, aOR: 0.33 [0.25-0.44]). A lower proportion was observed among women (37% vs 43%, aOR: 0.49 [0.40-0.60]); those reporting always using a condom over the last year (36% vs 51% for those reporting never using them, aOR: 2.02 [1.59-2.56]); and those who received their HISVST kit through primary distribution (39% vs 46% for secondary distribution, aOR: 1.32 [1.08-1.60]). CONCLUSION: ATLAS HIVST strategy, including secondary distribution, successfully reached a significant proportion of first-time testers. HIVST has the potential to reach underserved populations and contribute to the expansion of HIV testing services in West Africa.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».