Prevalence, Genotype Distribution, and Determinants of High-Risk Carcinogenic Human Papillomavirus Infection Among Female Sex Workers in Kilimanjaro Region: A Community-Based Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background High-risk carcinogenic human papillomavirus (hrHPV) is the leading cause of cervical cancer globally. Female sex workers (FSWs) are particularly vulnerable due to high-risk sexual behaviors and low cervical cancer screening uptake. Despite their elevated risk, the prevalence, genotype distribution, and determinants of hrHPV infection among this population in Tanzania remain unknown. Hence this study. Methods A community-based cross-sectional study was conducted in Kilimanjaro region between June and July 2024, among 309 FSWs aged 25–49 years with no history of precancerous lesions or total hysterectomy. The Respondent-Driven Sampling (RDS) technique was used to recruit this hard-to-reach population. Self-collected vaginal samples were tested using the ScreenFire HPV assay, detecting 13 genotypes grouped into four risk channels. Data were analysed using SPSS Version 27.0, and a modified Poisson regression with robust error variance was applied to estimate associations between predictor variables and hrHPV infection. Statistical significance was set at p < 0.05. Results Among the 309 FSWs, the mean age was 36.1 years (SD = 5.243), with nearly half (48.5%) aged 25–34 years. The overall hrHPV prevalence was 57.6%, with higher rates among FSWs aged 40–44 years (58.5%), HIV-positive individuals (90.0%), tobacco smokers (76.8%), and those with prior cervical cancer screening (76.5%). Channel-specific hrHPV prevalence was highest for HPV31/33/35/52/58 (23.3%), followed by HPV39/51/56/59/68 (13.6%), HPV16 (9.7%), and HPV18/45 (5.5%). Mixed infections accounted for 5.5%. Religion (APR: 1.45, 95% CI: 1.13–1.61), occupation (APR: 1.28, 95% CI: 1.15–1.45), HIV status (APR: 1.27, 95% CI: 1.12–1.43), tobacco smoking (APR: 1.15, 95% CI: 1.04–1.28), and cervical cancer screening history (APR: 0.83, 95% CI: 0.73–0.94) were significantly associated with hrHPV infection in this population. Conclusion This study reveals a high prevalence of hrHPV among FSWs in Kilimanjaro, Tanzania, highlighting the urgent need for targeted cervical cancer prevention interventions for this population.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».