Factors associated with unsuppressed HIV viral load among children under 15 years in sub-Saharan africa: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Viral suppression among children living with HIV remains suboptimal in sub-Saharan Africa. The marked heterogeneity in suppression rates across countries underscores the need for comparative analyses to elucidate context-specific determinants. This systematic review aims to synthesize existing evidence on factors associated with unsuppressed viral loads in paediatric populations. METHODS: A systematic review was conducted to examine viral load suppression among children under 15 years in sub-Saharan Africa. Comprehensive searches were performed across four major databases: PubMed, Google Scholar, Embase, and Web of Science. Eligible studies were published in English between 2010 and 2024, focused exclusively on paediatric populations in Africa, and available in full text. Relevant data were systematically extracted and compiled in a structured Excel database to prevent duplication and facilitate rigorous, methodologically sound analysis. RESULTS: Of the 161 articles initially identified, 16 met the predefined inclusion criteria for this review. These studies were conducted across multiple sub-Saharan African countries and used various methodological designs. The most frequently reported factors associated with an unsuppressed viral load among children receiving antiretroviral therapy (ART) were suboptimal treatment adherence, malnutrition, low maternal educational attainment, a high baseline viral load, and missed clinical appointments. Adherence to ART was the most extensively analysed variable, and poor adherence was consistently and strongly associated with virological failure. CONCLUSION: Viral suppression among children living with HIV in sub-Saharan Africa remains unacceptably low. This review emphasized key preventable factors mostly poor adherence. Targeted, urgent interventions are needed to improve outcomes for this vulnerable population.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».