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Enregistrement W4411483393 · doi:10.1101/2025.06.18.25329843

HIV Prevalence, Virological Suppression, and Consistent Condom Use among Social Venue-Going Men in Zimbabwe: Insights from the 2022 Priorities for Local AIDS Control Efforts (PLACE) Surveys

2025· preprint· en· W4411483393 sur OpenAlexaff
Galven Maringwa, Sungai T. Chabata, Fortunate Machingura, Jaspar Maguma, Memory Makamba, Tariro Chinozvina, Samson Chikura, Leslie Nyoni, Edward Matsikire, Amon Mpofu, Raymond Yekeye, Benard Madzima, Owen Mugurungi, Brian Rice, Sharon S. Weir, James Hargreaves, Elizabeth Fearon, Frances M. Cowan

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésCondomHuman immunodeficiency virus (HIV)DemographySocial controlEnvironmental healthMedicinePsychologyEconomic growthPolitical scienceGeographySociologyVirologyEconomicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Men attending social venues face barriers to accessing HIV prevention and care services. These venues—such as bars, guesthouses, nightclubs, and transport hubs—facilitate new sexual partnerships but lack cohesive social networks, making it challenging to design and implement effective HIV prevention strategies. Men who attend social venues are more likely to pay for sex, potentially increasing their risk of acquiring or transmitting HIV. However, data on how HIV-related behaviours and service engagement differ between men who do and do not pay for sex among those attending venues remain limited. This study examines whether men who pay for sex have higher rates of HIV prevalence, lower rates of virological suppression, and poor HIV-prevention-related behaviours compared to those who do not. Methods Using the Priorities for Local AIDS Control Efforts (PLACE) methodology, we collected cross-sectional data from April to December 2022 across 190 venues in four cities and towns in Zimbabwe. Participants underwent finger-prick HIV testing; those testing positive provided dried blood spots (DBS) for viral load measurement. We also collected sexual behaviour data, including condom use. We applied survey weights and used weighted Poisson regression models with robust standard errors to investigate factors associated with HIV status, virological suppression, and condom use among venue-going men, treating paying for sex as the primary exposure variable. All reported percentages are weighted. Results Among venue-going 2,827 men, 984 (40.1%) reported paying for sex in the past 12 months, and 531 (15.1%) reported consistent condom use in the past month. Overall, HIV prevalence was 10.7%. Among men living with HIV, virological suppression was 67.9%. In adjusted analyses, there were no significant associations between paying for sex and HIV status (adjusted prevalence ratio (aPR) = 0.89, 95% CI: 0.52–1.55), self-reported consistent condom use in the past month (aPR = 0.87, 95% CI: 0.57–1.34), or rates of virological suppression among men living with HIV (aPR = 1.03, 95% CI: 0.75–1.42) Conclusion Findings indicate substantial HIV risk and suboptimal prevention and treatment engagement among men frequenting social venues, irrespective of paying for sex. Therefore, targeted interventions are needed for both paying and non-paying men.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,394

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,300 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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