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Enregistrement W4405025351 · doi:10.1136/sextrans-2024-056260

Differences in HIV risk factors between South African adolescents and adult women and their association with sexually transmitted infections

2024· article· en· W4405025351 sur OpenAlexaff
Pamela Mkhize, Celia Mehou‐Loko, Nina Radzey, Andrea G. Abrahams, Sengeziwe Sibeko, Rushil Harryparsad, Monalisa Manhanzva, Bahiah Meyer, P. Radebe, Lenine J. P. Liebenberg, Sinaye Ngcapu, Nadia Ahmed, Funeka Busakwe, Noluthando Mqaba, Derseree Archary, Aida Sivro, Natasha Samsunder, Disebo Potloane, William Horsnell, Christine Jordan, Quarraisha Abdool Karim, Linda‐Gail Bekker, Jo-Ann Passmore, Heather B. Jaspan, Hilton Humphries, Lindi Masson

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNational Institutes of HealthNational Research FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftCarnegie Corporation of New York
Mots-clésMedicineBacterial vaginosisChlamydiaChlamydia trachomatisDemographyTrichomoniasisHuman immunodeficiency virus (HIV)Cross-sectional studyGonorrheaGynecologyYoung adultInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives In sub-Saharan Africa, approximately 86% of HIV infections in adolescents aged 15–19 years occur among girls. Their heightened susceptibility is likely influenced by converging sociobehavioural and biological factors, although the relative contributions remain unclear. To address this, we compared known and hypothesised risk factors for HIV between cisgender adolescent girls and adult women in South Africa and evaluated the relationships between these factors and sexually transmitted infection (STI) status. Methods This cross-sectional observational study included adolescent (n=305; 14–19 years) and adult females (n=114; 25–35 years) in two South African provinces (Western Cape (WC), KwaZulu-Natal (KZN)). Demographic and sociobehavioural data were collected by questionnaire. Colposcopy was conducted to identify cervicovaginal abnormalities, and tests for bacterial vaginosis (BV), Chlamydia trachomatis , Neisseria gonorrhoeae and Trichomonas vaginalis were performed. Results Adults reported higher risk sexual behaviour than adolescents across multiple variables, although adolescents were more likely to have STIs than adults (62.8% vs 34.0%, respectively, p=0.0010 for WC; 42.5% vs 16.4%, respectively, p=0.0002 for KZN). Adolescents did, however, report earlier sexual debut (16 years old vs 17 years old, p<0.0001 for both sites) and KZN adolescents were more likely to use intravaginal sexual enhancers than adults (34.6% vs 20.6%, respectively, p=0.0417). Numbers of sexual partners (β-coefficient: 0.34, SE: 0.12, p=0.0054) and sex acts within the previous 3 months (β-coefficient: 0.25, SE: 0.09, p=0.0062) were associated with STIs in adolescents and trended to significance for adults. Intravaginal sexual enhancer use (KZN only; β-coefficient: 0.95, SE: 0.38, p=0.0118) and biological risk factors, including BV Nugent score (β-coefficient: 0.09, SE: 0.04, p=0.0257) and signs of cervicovaginal injury/inflammation (β-coefficient: 1.07, SE: 0.45, p=0.0171), were associated with STIs in adolescents but not adults. Conclusions Risk factors for STIs including HIV may differ between age groups of girls and women, and mitigation interventions may need to be tailored accordingly.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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