HIV prevalence in transgender women and cisgender men who have sex with men in sub-Saharan Africa 2010-2022: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The Global AIDS Strategy 2021-2026 calls for equitable access to HIV services for all populations. Transgender people have been marginalised and experience disproportionate risk of HIV infection in sub-Saharan Africa (SSA) and data to guide HIV programmes are severely limited. Surveillance data among cisgender men who have sex with men (cis-MSM) are comparatively abundant. We assessed whether HIV prevalence among cis-MSM was correlated with HIV prevalence among transgender women. Methods Data from key population surveys conducted in SSA between 2010-2022 were identified from existing databases and survey reports. Studies that collected HIV prevalence on both transgender women and cis-MSM populations were analysed with random effect meta-analysis to estimate the ratio of HIV prevalence among cis-MSM:transgender women. Results Twenty-one studies were identified encompassing 8,476 transgender women and 24,102 cis-MSM. Median HIV prevalence among transgender women was 23.5% (interquartile range [IQR] 11.5-39.8%) and 16.2% (IQR 8.1-26.8%) among cis-MSM. HIV prevalence among transgender women was 50% higher than in cis-MSM (prevalence ratio 1.48 95CI 1.25-1.76). HIV prevalence among transgender women was highly correlated with year/province-matched HIV prevalence among cis-MSM (R 2 =0.60), but poorly correlated with year/province-matched total population HIV prevalence (R 2 =0.01). Conclusion Transgender women experience a significantly greater HIV burden than cis-MSM in SSA, underscoring the need for HIV services addressing the disproportionate vulnerability experienced by transgender women. Further bio-behavioural surveys focused on determinants of HIV infection, treatment uptake, and risk behaviours among transgender people, distinct from cis-MSM, will improve understanding of HIV risk and vulnerabilities.
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 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 | 0,017 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,078 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».