Trends in HIV self-testing uptake in Africa: A modeling study of population-based surveys and HIV testing program data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV self-testing (HIVST) can increase access to and uptake of HIV testing among people underserved by other HIV testing approaches. Several countries in Africa, the region most affected by HIV, have scaled-up HIVST. However, no comprehensive analysis has yet quantified HIVST uptake trends and how HIVST kits are used. We aimed to estimate 1) country-level and regional trends in HIVST uptake among adults by sex and age and 2) the proportion of distributed HIVST kits that are used and re-testing rates with HIVST. METHODS AND FINDINGS: Across African countries, we analyzed 1) data from national population-based surveys that included questions on previous HIVST use and 2) the number of HIVST kits distributed from nationally reported program data (2012-2024). We developed a hierarchical Bayesian compartmental model to estimate HIVST rates by triangulating surveys and program data. Random effects were used to pool information across countries. Data were available from 40 surveys in 27 countries and from 99 country-years of HIVST program data. The proportion of adults aged ≥15 years in Africa who have ever used an HIVST (HIVST uptake) steadily increased, from <1% in 2012 to almost 7% (6.8%; 95% credible interval [95%CrI] [5.8, 8.2]) in 2024. HIVST uptake was higher in eastern and southern Africa (10.2% in 2024, 95%CrI [8.5, 12.7]) compared to western and central Africa (2% in 2024; 95%CrI [1.7, 2.5]). The proportion of people who ever self-tested varied substantially across countries, reaching a maximum in 2024 of 45.4% (95%CrI [41.8, 51.5]) in Lesotho. Men (7.2% in 2024, 95%CrI [6.1, 8.8]) were slightly more likely than women to have ever used an HIVST (6.4% in 2024; 95%CrI [5.4, 7.8]). Compared to younger individuals (15-24 years), those aged 25-34 years had higher rates of self-testing (men: rate ratio [RR]=1.8, 95%CrI [1.5, 2.3]; women: RR = 1.4, 95%CrI [1.1, 1.6]). Individuals who previously self-tested may be more likely to self-test again (RR = 1.1, 95%CrI [0.8, 1.5]), although with substantial uncertainty. We estimated that 70% (95%CrI [60, 80]) of all HIVST distributed were used. Limitations of the study include challenges in precisely estimating some parameters, exclusion of countries without any HIVST distribution data and inability to model HIVST positivity. CONCLUSIONS: HIVST uptake has increased in Africa, with wide variation between countries. HIVST is more likely to engage 25-34-year-olds and men, who have historically been less likely to be aware of their HIV status. Our results can help understand patterns of use and support countries in optimizing their HIV testing services.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».