When context matters: Multilevel determinants of self-reported sexually transmitted infections symptoms among men engaged in transactional sex in 26 Sub-Saharan African countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Men engaged in transactional sex (METS) represent a neglected key population in sub-Saharan Africa (SSA), yet little is known about their burden of sexually transmitted infections (STIs) and associated factors. This study assessed the prevalence of self-reported STIs (SR-STI) and identified individual, community, and country-level determinants among this group. METHODS: We analyzed pooled recent nationally representative Demographic and Health Survey (DHS) data from 26 SSA countries. This study included 10,128 men who reported engagement in transactional sex within the past 12 months. Weighted prevalence estimates were calculated, and multilevel logistic regression models were applied to examine individual-, community-, and country-level determinants of SR-STI symptoms, adjusting for survey year. AIC and BIC were used as comparative model selection criteria to identify the best-fitting model among the sequential multilevel models built. RESULTS: The participants’ mean (± SD) age was 29.8 (± 10.2) years. The overall weighted prevalence of SR-STIs among METS was 19.5% (95%CI: 18.3–20.7%), nearly threefold higher than among men not reporting transactional sex (7.2%; 95%CI: 6.9–7.5%; p for difference < 0.001). Prevalence varied substantially across countries, from 5.6% in Niger to 36.9% in Liberia (p < 0.001). At the individual-level, younger age, lower education, employment, risky sexual behavior, middle household wealth, heard about STI, HIV testing, and media exposure were associated with higher odds of SR-STI, while circumcision, HIV knowledge, and Christian affiliation were protective. At the community-level, men from poorer communities were less likely to report SR-STI symptoms (aOR = 0.79; 95%CI: 0.66–0.87). At the country-level, participants from Southern Africa had lower odds (aOR = 0.49; 95%CI: 0.24–0.97) compared to those in West Africa. Significant between-country and -community heterogeneity was observed, but variance decreased with the inclusion of individual and contextual predictors. CONCLUSION: SR-STIs are highly prevalent among METS in SSA, with marked heterogeneity across countries and multiple individual and structural determinants. These findings underscore the need for targeted, context-specific interventions integrating biomedical, behavioral, and structural approaches to reduce STI burden in 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».