Published November 29, 2022 | Version v1
Publication Open

Spatial–temporal heterogeneity and determinants of HIV prevalence in the Mano River Union countries

Creators

  • 1. National Institute for Viral Disease Control and Prevention
  • 2. Shandong University
  • 3. Institute of Microbiology
  • 4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research
  • 5. Chinese Academy of Sciences

Description

Utilizing population-based survey data in epidemiological research with a spatial perspective can integrate valuable context into the dynamics of HIV prevalence in West Africa. However, the situation in the Mano River Union (MRU) countries is largely unknown. This research aims to perform an ecological study to determine the HIV prevalence patterns in MRU.We analyzed Demographic and Health Survey (DHS) and AIDS Indicator Survey (AIS) data on HIV prevalence in MRU from 2005 to 2020. We examined the country-specific, regional-specific and sex-specific ratios of respondents to profile the spatial-temporal heterogeneity of HIV prevalence and determine HIV hot spots. We employed Geodetector to measure the spatial stratified heterogeneity (SSH) of HIV prevalence for adult women and men. We assessed the comprehensive correct knowledge (CCK) about HIV/AIDS and HIV testing uptake by employing the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) regression to predict which combinations of CCKs can scale up the ratio of HIV testing uptake with sex-specific needs.In our analysis, we leveraged data for 158,408 respondents from 11 surveys in the MRU. From 2005-2015, Cote d'Ivoire was the hot spot for HIV prevalence with a Gi_Bin score of 3, Z-Score 8.0-10.1 and P < 0.001. From 2016 to 2020, Guinea and Sierra Leone were hot spots for HIV prevalence with a Gi_Bin score of 2, Z-Score of 3.17 and P < 0.01. The SSH confirmed the significant differences in HIV prevalence at the national level strata, with a higher level for Cote d'Ivoire compared to other countries in both sexes with q-values of 0.61 and 0.40, respectively. Our LASSO model predicted different combinations of CCKs with sex-specific needs to improve HIV testing uptake.The spatial distribution of HIV prevalence in the MRU is skewed and the CCK about HIV/AIDS and HIV testing uptake are far below the threshold target set by UNAIDS for ending the epidemic in the sub-region. Geodetector detected statistically significant SSH within and between countries in the MRU. Our LASSO model predicted that different emphases should be implemented when popularizing the CCK about HIV/AIDS for adult women and men.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يمكن أن يؤدي استخدام بيانات المسح السكاني في البحوث الوبائية من منظور مكاني إلى دمج سياق قيم في ديناميكيات انتشار فيروس نقص المناعة البشرية في غرب أفريقيا. ومع ذلك، فإن الوضع في بلدان اتحاد نهر مانو غير معروف إلى حد كبير. يهدف هذا البحث إلى إجراء دراسة بيئية لتحديد أنماط انتشار فيروس نقص المناعة البشرية في MRU. قمنا بتحليل بيانات المسح الديموغرافي والصحي (DHS) ومسح مؤشر الإيدز (AIS) حول انتشار فيروس نقص المناعة البشرية في MRU من 2005 إلى 2020. درسنا النسب القطرية والإقليمية والجنسية الخاصة بالمجيبين لتوصيف عدم التجانس المكاني والزماني لانتشار فيروس نقص المناعة البشرية وتحديد النقاط الساخنة لفيروس نقص المناعة البشرية. استخدمنا الكاشف الجيولوجي لقياس عدم التجانس الطبقي المكاني (SSH) لانتشار فيروس نقص المناعة البشرية بين النساء والرجال البالغين. قمنا بتقييم المعرفة الصحيحة الشاملة (CCK) حول امتصاص اختبار فيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز وفيروس نقص المناعة البشرية من خلال استخدام الانحدار الأقل انكماشًا ومشغل الاختيار (LASSO) للتنبؤ بمجموعات CCKs التي يمكن أن تزيد من نسبة امتصاص اختبار فيروس نقص المناعة البشرية مع الاحتياجات الخاصة بالجنس. في تحليلنا، استفدنا من بيانات 158،408 من المستجيبين من 11 دراسة استقصائية في MRU. من 2005-2015، كانت كوتديفوار نقطة ساخنة لانتشار فيروس نقص المناعة البشرية مع درجة Gi_Bin من 3، Z - Score 8.0-10.1 و P < 0.001. من عام 2016 إلى عام 2020، كانت غينيا وسيراليون نقطتين ساخنتين لانتشار فيروس نقص المناعة البشرية مع درجة GI_BIN من 2، و Z - Score من 3.17 و P < 0.01. وأكدت الدراسة على وجود اختلافات كبيرة في انتشار فيروس نقص المناعة البشرية على المستوى الوطني، مع ارتفاع مستوى انتشاره في كوتديفوار مقارنة بالدول الأخرى من كلا الجنسين بقيمة 0.61 و 0.40 على التوالي. تنبأ نموذج LASSO الخاص بنا بمجموعات مختلفة من CCKs مع احتياجات خاصة بالجنس لتحسين امتصاص اختبار فيروس نقص المناعة البشرية. إن التوزيع المكاني لانتشار فيروس نقص المناعة البشرية في MRU منحرف، كما أن CCK حول امتصاص اختبار فيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز وفيروس نقص المناعة البشرية أقل بكثير من العتبة المستهدفة التي حددها برنامج الأمم المتحدة المشترك المعني بفيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز لإنهاء الوباء في المنطقة دون الإقليمية. كشف الكاشف الجيوديسي عن وجود مادة سامة ذات دلالة إحصائية داخل وبين البلدان في وحدة الرصد والإبلاغ. تنبأ نموذج LASSO الخاص بنا بأنه يجب تنفيذ تأكيدات مختلفة عند تعميم CCK حول فيروس نقص المناعة البشرية/الإيدز على النساء والرجال البالغين.

Translated Description (French)

L'utilisation de données d'enquêtes basées sur la population dans la recherche épidémiologique avec une perspective spatiale peut intégrer un contexte précieux dans la dynamique de la prévalence du VIH en Afrique de l'Ouest. Cependant, la situation dans les pays de l'Union du fleuve Mano (UFM) est largement inconnue. Cette recherche vise à réaliser une étude écologique pour déterminer les modèles de prévalence du VIH dans l'UMR. Nous avons analysé les données de l'Enquête démographique et de santé (EDS) et de l'Enquête sur les indicateurs du sida (AIS) sur la prévalence du VIH dans l'UMR de 2005 à 2020. Nous avons examiné les ratios par pays, par région et par sexe des répondants pour établir le profil de l'hétérogénéité spatio-temporelle de la prévalence du VIH et déterminer les points chauds du VIH. Nous avons utilisé Geodetector pour mesurer l'hétérogénéité stratifiée spatiale (SSH) de la prévalence du VIH chez les femmes et les hommes adultes. Nous avons évalué les connaissances correctes complètes (CCK) sur le VIH/sida et l'utilisation du dépistage du VIH en utilisant la régression de l'opérateur de rétrécissement et de sélection les moins absolus (LASSO) pour prédire quelles combinaisons de CCK peuvent augmenter le ratio de l'utilisation du dépistage du VIH avec les besoins spécifiques au sexe. Dans notre analyse, nous avons exploité les données de 158 408 répondants de 11 enquêtes dans le MRU. De 2005 à 2015, la Côted'Ivoire était le point chaud de la prévalence du VIH avec un score Gi_Bin de 3, un score Z de 8,0 à 10,1 et un P < 0,001. De 2016 à 2020, la Guinée et la Sierra Leone étaient des points chauds pour la prévalence du VIH avec un score Gi_Bin de 2, un score Z de 3,17 et un P < 0,01. Le SSH a confirmé les différences significatives dans la prévalence du VIH au niveau national, avec un niveau plus élevé pour la Côte d'Ivoire par rapport aux autres pays chez les deux sexes avec des valeurs de q de 0,61 et 0,40, respectivement. Notre modèle LASSO a prédit différentes combinaisons de CCK avec des besoins spécifiques au sexe pour améliorer l'adoption du dépistage du VIH. La distribution spatiale de la prévalence du VIH dans la MRU est biaisée et la CCK sur le VIH/sida et l'adoption du dépistage du VIH sont bien en dessous du seuil cible fixé par l'ONUSIDA pour mettre fin à l'épidémie dans la sous-région. Le géodétecteur a détecté des SSH statistiquement significatifs au sein et entre les pays de la MRU. Notre modèle LASSO prévoyait que différentes priorités devraient être mises en œuvre lors de la vulgarisation de la CCK sur le VIH/sida pour les femmes et les hommes adultes.

Translated Description (Spanish)

La utilización de datos de encuestas basadas en la población en la investigación epidemiológica con una perspectiva espacial puede integrar un contexto valioso en la dinámica de la prevalencia del VIH en África Occidental. Sin embargo, la situación en los países de la Unión del Río Mano (MRU) es en gran parte desconocida. Esta investigación tiene como objetivo realizar un estudio ecológico para determinar los patrones de prevalencia del VIH en MRU. Analizamos los datos de la Encuesta Demográfica y de Salud (DHS) y la Encuesta de Indicadores de SIDA (AIS) sobre la prevalencia del VIH en MRU de 2005 a 2020. Examinamos las proporciones específicas de cada país, región y sexo de los encuestados para perfilar la heterogeneidad espacio-temporal de la prevalencia del VIH y determinar los puntos críticos del VIH. Empleamos Geodetector para medir la heterogeneidad estratificada espacial (SSH) de la prevalencia del VIH en mujeres y hombres adultos. Evaluamos el conocimiento correcto integral (CCK) sobre el VIH/SIDA y la aceptación de las pruebas del VIH mediante el empleo de la regresión del operador de reducción y selección menos absoluta (LASSO) para predecir qué combinaciones de CCK pueden aumentar la proporción de la aceptación de las pruebas del VIH con las necesidades específicas del sexo. En nuestro análisis, aprovechamos los datos de 158,408 encuestados de 11 encuestas en la MRU. De 2005 a 2015, Costa de Marfil fue el punto caliente para la prevalencia del VIH con una puntuación Gi_Bin de 3, una puntuación Z de 8.0-10.1 y P < 0.001. De 2016 a 2020, Guinea y Sierra Leona fueron puntos calientes para la prevalencia del VIH con una puntuación Gi_Bin de 2, una puntuación Z de 3,17 y P < 0,01. El SSH confirmó las diferencias significativas en la prevalencia del VIH a nivel nacional, con un nivel más alto para Costa de Marfil en comparación con otros países en ambos sexos con valores q de 0,61 y 0,40, respectivamente. Nuestro modelo LASSO predijo diferentes combinaciones de CCK con necesidades específicas del sexo para mejorar la aceptación de las pruebas del VIH. La distribución espacial de la prevalencia del VIH en la MRU está sesgada y la CCK sobre el VIH/SIDA y la aceptación de las pruebas del VIH están muy por debajo del objetivo umbral establecido por ONUSIDA para poner fin a la epidemia en la subregión. El geodetector detectó SSH estadísticamente significativo dentro y entre los países de la MRU. Nuestro modelo LASSO predijo que se deberían implementar diferentes énfasis al popularizar el CCK sobre el VIH/SIDA para mujeres y hombres adultos.

Files

s40249-022-01036-1.pdf

Files (3.0 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:59bb23d0822f198d1860fa5e0e80f4da
3.0 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
عدم التجانس المكاني والزماني ومحددات انتشار فيروس نقص المناعة البشرية في بلدان اتحاد نهر مانو
Translated title (French)
Hétérogénéité spatio-temporelle et déterminants de la prévalence du VIH dans les pays de l'Union du fleuve Mano
Translated title (Spanish)
Heterogeneidad espacial-temporal y determinantes de la prevalencia del VIH en los países de la Unión del Río Mano

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4310191162
DOI
10.1186/s40249-022-01036-1

Is supplement to
https://openalex.org/W4238609668 (Other)
https://openalex.org/W2903803878 (Other)
https://openalex.org/W2795706820 (Other)
https://openalex.org/W2791440297 (Other)
https://openalex.org/W2490109594 (Other)
https://openalex.org/W2314133774 (Other)
https://openalex.org/W2144888612 (Other)
https://openalex.org/W2061493318 (Other)
https://openalex.org/W2059080830 (Other)
https://openalex.org/W2033429811 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1992119662
  • https://openalex.org/W2030576043
  • https://openalex.org/W2060810396
  • https://openalex.org/W2097360283
  • https://openalex.org/W2158715155
  • https://openalex.org/W2530569707
  • https://openalex.org/W2766263482
  • https://openalex.org/W2804989214
  • https://openalex.org/W2905761198
  • https://openalex.org/W2931516094
  • https://openalex.org/W2931659975
  • https://openalex.org/W2946597534
  • https://openalex.org/W2948816605
  • https://openalex.org/W2969635519
  • https://openalex.org/W2972635233
  • https://openalex.org/W3097787292
  • https://openalex.org/W3134860775
  • https://openalex.org/W3146759418
  • https://openalex.org/W3202555328
  • https://openalex.org/W3217272510
  • https://openalex.org/W3217325233
  • https://openalex.org/W4221083848