Prevalence, incidence and risk factors of syphilis among men who have sex with men in China from 2013 to 2025: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Syphilis has re-emerged in China in recent decades, particularly among men who have sex with men (MSM). We aimed to assess the prevalence, incidence, and associated factors of syphilis among MSM in China. METHODS: We systematically searched major English (MEDLINE via PubMed, Web of Science, Embase, Scopus, Cochrane Library) and Chinese (CNKI, Wanfang, CBM, VIP, Airiti Library) databases for studies on syphilis prevalence or incidence among MSM in China published from January 1, 2013 to March 1, 2025. Study qualities were evaluated using the Hoy et al.'s risk-of-bias tool and the Newcastle-Ottawa Scale. Random-effects meta-analysis models were used to estimate pooled syphilis prevalence (%) and incidence (per 100 person-years, PYs) with 95% confidence intervals (CIs). Meta-regression analyses were performed to assess differences across subgroups. RESULTS: A total of 441 studies (429 prevalence and 33 incidence) were included. The pooled syphilis prevalence among general MSM was 8.8% (95% CI: 8.3-9.4). Study location (R²=0.13) and study year (R²=0.11) each contributed significantly to the high heterogeneity observed (I² = 98.5%) among the general MSM prevalence studies. MSM with high-risk sexual behaviors or related risk factors exhibited higher prevalence. The pooled incidence among all MSM was 7.8 per 100 PYs (95% CI: 6.0-9.8), with similarly high heterogeneity (I² = 96.4%). Both syphilis prevalence and incidence declined over time. CONCLUSION: Syphilis prevalence and incidence remain high among high-risk MSM subgroups in China. More rigorous studies and targeted interventions are needed to obtain more accurate estimates and to further reduce syphilis infection rates.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».