Prevalence and Predictors of HIV among Chinese Tuberculosis Patients by Provider-Initiated HIV Testing and Counselling (PITC): A Multisite Study in South Central of China
Notice bibliographique
Résumé
Background Tuberculosis (TB) and HIV are two worldwide public health concerns. Co-infection of these two diseases has been considered to be a major obstacle for the global efforts in reaching the goals for the prevention of HIV and TB. Method A comprehensive cross-sectional study was conducted to recruit TB patients in three provinces (Guangxi, Henan and Sichuan) of China between April 1 and September 30, 2010. Results A total of 1,032 consenting TB patients attended this survey during the study period. Among the participants, 3.30% were HIV positive; about one quarter had opportunistic infections. Nearly half of the participants were 50 years or older, the majority were male and about one third were from minority ethnic groups. After adjusting for site, gender and areas of residence (using the partial/selective Model 1), former commercial plasma donors (adjusted OR [aOR] = 33.71) and injecting drug users(aOR = 15.86) were found to have significantly higher risk of being HIV-positivity. In addition, having extramarital sexual relationship (aOR = 307.16), being engaged in commercial sex (aOR = 252.37), suffering from opportunistic infections in the past six months (aOR = 2.79), losing 10% or more of the body weight in the past six months (aOR = 5.90) and having abnormal chest X-ray findings (aOR = 20.40) were all significantly associated with HIV seropositivity (each p<0.05). Conclusions HIV prevalence among TB patients was high in the study areas of China. To control the dual epidemic, intervention strategies targeting socio-demographic and behavioral factors associated with higher risk of TB-HIV co-infection are urgently called for.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».