HIV vaulnerability among people who inject drugs (PWID): findings from the Bangladesh integrated biological and behavioural surveillance (IBBS) study 2020
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People who inject drugs (PWID) contribute significantly to the global HIV burden. Various individual and contextual factors exacerbate the risk of HIV among PWID, this problem is particularly acute in low- and middle-income countries, where resource constraints impede effective prevention and treatment efforts. Although Bangladesh is classified as a low HIV prevalence country, and despite national efforts, including surveillance through the Integrated Biobehavioural Survey (IBBS), gaps in evidence and actionable insights persist. This study aims to analyse the latest IBBS 2020 data to identify risk factors associated with HIV vulnerability among PWID in Bangladesh, informing culturally relevant and targeted harm reduction strategies to mitigate these risks. METHOD: This study analysed data from IBBS, which used a two-stage cluster sampling and Time Location Sampling methods to recruit participants. Data were collected across four domains: (1) Sociodemographic characteristics, (2) Drug and Injection-Related Behaviours, (3) Sexual Behaviours, and (4) Co-infections, with blood samples collected for HIV, hepatitis-C, and syphilis serological testing. Sample weights were applied to adjust for the complex survey design. Descriptive statistics summarized participant characteristics and risk behaviours. Two binary logistic regression models were used to identify HIV risk factors: The Fully Adjusted Model, which included all plausible confounders and used the Wald backward elimination method to determine significant predictors, and the Partially Adjusted Model, which controlled for age, gender, and education to explore intermediate factors through adjusting confounding or mediation. RESULT: Overall, the prevalence of HIV among PWID was 4.1%. Social exclusion (AOR: 1.71, 95% CI 1.1, 2.7). Hepatitis C infection (AOR: 2.57, 95% CI 1.6, 4.0), drug use of more than 10 years (AOR: 3.74, 95% CI 1.3, 10.8), injecting once or more daily (AOR: 5.23, 95% CI 2.6, 10.7), having multiple injecting partners (AOR: 3.11, 95% CI 1.8, 5.3) sharing injecting accessories (AOR: 2.55, 95% CI 1.5, 4.4) and engaging with a commercial sex partner (AOR: 1.80, 95% CI 1.1, 2.9) emerged as significant predictors of HIV risk among PWID patients. CONCLUSION: This study reveals the heightened HIV risk among PWID in Bangladesh, driven by intertwined social, behavioural, biological, and structural factors. It underscores the urgent need for tailored, holistic interventions combining harm reduction, structural reforms, and biomedical strategies to address vulnerabilities, reduce high-risk behaviours, and improve healthcare access for this marginalized group.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».