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Enregistrement W6920286861 · doi:10.60692/dytea-yse11

Trends in HIV testing, the treatment cascade, and HIV incidence among men who have sex with men in Africa: a systematic review and meta-analysis

2023· article· en· W6920286861 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMen who have sex with menIncidence (geometry)Human immunodeficiency virus (HIV)Antiretroviral treatmentAntiretroviral therapyConfidence intervalViral loadPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM) are disproportionately affected by HIV. In Africa, MSM face structural barriers to HIV prevention and treatment that increase their vulnerability to HIV acquisition and transmission, and undermine the HIV response. In this systematic review, we aimed to explore progress towards increases in HIV testing, improving engagement in the HIV treatment cascade, and HIV incidence reductions among MSM in Africa.We searched Embase, MEDLINE, Global Health, Scopus, and Web of Science for cross-sectional and longitudinal studies reporting HIV testing, knowledge of status, care, antiretroviral therapy (ART) use, viral suppression, and HIV incidence among MSM in Africa published between Jan 1, 1980, and March 3, 2023. We pooled surveys using Bayesian generalised linear mixed-effects models, used meta-regression to assess time trends, and compared HIV incidence estimates among MSM with those of all men.Of 9278 articles identified, we included 152 unique studies published in 2005-23. In 2020, we estimate that 73% (95% credible interval [CrI] 62-87) of MSM had ever tested for HIV. HIV testing in the past 12 months increased over time in central, western, eastern, and southern Africa (odds ratio per year [ORyear] 1·23, 95% CrI 1·01-1·51, n=46) and in 2020 an estimated 82% (70-91) had tested in the past 12 months, but only 51% (30-72) of MSM living with HIV knew their HIV status. Current ART use increased over time in central and western (ORyear 1·41, 1·08-1·93, n=9) and eastern and southern Africa (ORyear 1·37, 1·04-1·84, n=17). We estimated that, in 2020, 73% (47-88) of all MSM living with HIV in Africa were currently on ART. Nevertheless, we did not find strong evidence to suggest that viral suppression increased, with only 69% (38-89) of MSM living with HIV estimated to be virally suppressed in 2020. We found insufficient evidence of a decrease in HIV incidence over time (incidence ratio per year 0·96, 95% CrI 0·63-1·50, n=39), and HIV incidence remained high in 2020 (6·9 per 100 person-years, 95% CrI 3·1-27·6) and substantially higher (27-199 times higher) than among all men.HIV incidence remains high, and might not be decreasing among MSM in Africa over time, despite some increases in HIV testing and ART use. Achieving the UNAIDS 95-95-95 targets for diagnosis, treatment, and viral suppression equitably for all requires renewed focus on this key population. Combination interventions for MSM are urgently required to reduce disparities in HIV incidence and tackle the social, structural, and behavioural factors that make MSM vulnerable to HIV acquisition.US National Institutes of Health, UK Medical Research Council, Canadian Institutes of Health Research, and Fonds de Recherche du Québec-Santé.For the French translation of the abstract see Supplementary Materials section.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,033
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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