Tendencias y factores asociados con las pruebas recientes del VIH entre mujeres en Haití: un estudio transversal que utiliza datos de encuestas representativas a nivel nacional | Enfermedades infecciosas de BMC

entorno de estudio

Ubicado en el tercio occidental de la isla Hispaniola en el Mar Caribe, Haití tiene una población de aproximadamente 11,7 millones de personas. [30]. Administrativamente, la república de Haití está dividida en 10 departamentos (Ouest, Sud, Sud-Est, Grande Anse, Nippes, Nord, Nord-Ouest, Nord-Est, Centre y Artibonite), 41 distritos, 140 municipios y 570 secciones comunales. [31]. Haití tiene una estructura poblacional muy joven: la edad promedio se estima en 24 años y menos del 5% de la población tiene 65 años o más. [30]. Económicamente, Haití es el país más pobre del hemisferio occidental con un PIB per cápita de 1829,6 (USD actuales). [32]. Además, alrededor del 25% vive por debajo del umbral nacional de pobreza extrema (1,23 dólares al día). [33] con una esperanza de vida al nacer de 64,7 años [34]. Haití también es muy vulnerable en términos de acceso a la atención médica. Estimaciones recientes de la OMS revelaron que el país proporciona un promedio de 7 camas de hospital, 2,3 médicos y 4 enfermeras y parteras por cada 10.000 habitantes, en comparación con 15,6, 14,5 y 13,3 respectivamente en la vecina República Dominicana. [35,36,37].

Fuente de datos y diseño de muestra.

Los datos para este estudio se extrajeron de las últimas tres Encuestas Demográficas y de Salud de Haití (HDHS: 2006, 2012 y 2016/17). Tenga en cuenta que ya se han realizado cinco DHS en Haití; sin embargo, no se recopiló información sobre las pruebas del VIH en los dos primeros HDHS (1994/1995 y 2000). Las HDHS son encuestas de hogares representativas a nivel nacional realizadas por el Instituto Haitiano para la Infancia con el apoyo técnico de socios globales, incluida la Oficina de Estadísticas de Haití, el Ministerio de Salud Pública y Población y el ICF a través del Programa DHS de la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional. (TU DIJISTE). El principal objetivo de estas encuestas fue proporcionar información sobre la fertilidad de las mujeres, la mortalidad infantil, el uso de anticonceptivos, las infecciones de transmisión sexual y los problemas de salud maternoinfantil en Haití. [31].

Se aplicó un diseño de muestreo estratificado en dos etapas que implicó seleccionar aleatoriamente los conglomerados de muestreo que se crearon en la primera etapa, seguido de la selección aleatoria de hogares por conglomerado con iguales probabilidades en un enfoque sistemático en la segunda etapa. Para la recolección de datos se utilizaron cuatro cuestionarios: Cuestionario de Hogar, Cuestionario de Mujeres, Cuestionario de Hombres y Cuestionario de Biomarcadores. La información detallada sobre el muestreo y la recopilación de datos del HDHS se ha publicado en otro lugar. [31]. Para este estudio, extrajimos todas las variables relevantes de los archivos de datos de mujeres (recodificación individual) en los conjuntos de datos del HDHS de 2006, 2012 y 2016/17. Los datos analizados en el presente trabajo de investigación se refieren a mujeres en edad fértil que ya han tenido relaciones sexuales.

Población de estudio

La población del estudio estuvo compuesta por mujeres de entre 15 y 49 años que hicieron su debut sexual, ya que este es uno de los grupos con mayor riesgo de contraer VIH en Haití. [38]. Durante los últimos tres HDHS, se entrevistó exitosamente a 10.757, 14.287 y 14.371 mujeres, respectivamente. Del total de mujeres que participaron, 8.627, 11.637 y 11.892 informaron haber tenido su primera relación sexual, respectivamente.

Variables de estudio

Variable dependiente

La variable de resultado de interés para este estudio fue la prueba del VIH. Generado a partir de los ítems “Última vez que se realizó la prueba de VIH” y “Recibió el resultado de la última prueba de VIH”, se codificó “sí” si una mujer declaró haberse realizado la prueba de VIH en los últimos 12 meses antes de la encuesta y haber recibido el resultado, y “no” en caso contrario.

Variables independientes

Basado en la literatura existente. [10, 25, 39,40,41] Además de su disponibilidad en el conjunto de datos de Mujeres, identificamos factores potenciales que podrían influir en las pruebas del VIH entre las mujeres en Haití en dos niveles (individual y comunitario). Las variables a nivel individual incluyeron edad (“menos de 25 años”, “25-34”, “35 y más”), religión (“cristiana”, “no cristiana”), nivel de educación (“primaria o menos”, ” secundaria”, y “superior”), frecuencia de escucha de radio (“nunca”, “menos de una vez a la semana”, “al menos una vez a la semana”, “casi todos los días”), frecuencia de visualización de televisión (” nunca”, “menos de una vez por semana”, “al menos una vez por semana”, “casi todos los días”), trabajar actualmente (“sí”, “no”), estar cubierto por un seguro médico (“sí”, “no”), estado civil (“nunca casado”, “en unión”, “viudo/divorciado/separado”), edad en la primera relación sexual (“menos de 15”, “15-18”, “18 y más”) , número de parejas sexuales (“sin pareja”, “una pareja”, “dos o más”), haber tenido alguna ETS en los últimos 12 meses (“sí”, “no”) e índice de riqueza (“más pobre”, “más pobre” , “medio”, “más rico”, “más rico”). Para generar el índice de riqueza se utilizó un análisis de componentes principales, en el que los hogares individuales se ubicaron en una escala continua de riqueza relativa. Puede encontrar información detallada sobre la construcción del índice de riqueza en los informes del HDHS. [31].

El lugar de residencia y la región se consideraron como variables a nivel comunitario. El lugar de residencia y la región son criterios utilizados en el diseño de la muestra para estimar la prevalencia de indicadores demográficos y de salud básicos a nivel nacional. El lugar de residencia se dividió en “rural” y “urbano” y la región se codificó como “Ouest”, “Sud-Est”, “Nord”, “Nord-Est”, “Artibonite”, “Centre”, “Sud”, “Grand’Anse/Nippes” y “Nord-Ouest”. Estas dos variables explican directamente las características de la comunidad.

análisis estadístico

El análisis de los datos se realizó en tres niveles: descriptivo, bivariado y multivariado. Los análisis descriptivos univariados ilustraron frecuencias y porcentajes para describir el perfil de las mujeres. Se realizó un análisis de tendencias de las pruebas del VIH entre mujeres en relación con los respectivos años de la encuesta (2006, 2012 y 2016/17). Se realizaron análisis bivariados (tabulaciones cruzadas con pruebas de chi-cuadrado) por separado para cada conjunto de datos para examinar la asociación entre las pruebas del VIH y las variables independientes seleccionadas utilizando el valor de p <0,05 como corte de puntos. Para evaluar los efectos de varios factores identificados a nivel individual y comunitario asociados con las pruebas del VIH, se aplicaron análisis multinivel (modelo de regresión logística de efectos mixtos de dos niveles), ya que los datos del HDHS eran jerárquicos (las variables individuales de "nivel 1" estaban anidadas dentro de las variables de "nivel 2" de la comunidad) [42]. Para cada conjunto de datos, hemos ajustado cuatro modelos: modelo nulo (Modelo-0), modelo 1 (Modelo-I), modelo 2 (Modelo-II) y modelo 3 (Modelo-III). El modelo nulo se ajustó únicamente con la variable de resultado [42]. El modelo 1, el modelo 2 y el modelo 3 se ajustaron utilizando variables de nivel individual, variables de nivel comunitario y variables de nivel individual y comunitario, respectivamente. El comando “melogit” se utilizó en el software Stata para tener en cuenta la agrupación de la variable de resultado dentro y entre los grupos de muestreo del diseño de la encuesta. Los resultados de los efectos fijos se informaron como odds ratios ajustados (aOR) con sus correspondientes intervalos de confianza (IC) del 95%. El efecto aleatorio se interpretó utilizando el coeficiente de correlación intraclase (ICC) y el cambio proporcional en la varianza (PCV) y se comparó entre los modelos progresivos mirándolos. Además, se utilizó el factor de inflación de la varianza (VIF) para evaluar la multicolinealidad. Ninguna de las variables presentó problemas de multicolinealidad (todas VIF < 5) [43,44,45]. Se utilizaron la probabilidad logarítmica y el criterio de información de Akaike (AIC) para verificar la aptitud del modelo, y se consideró que un modelo con la probabilidad logarítmica más alta y el AIC más bajo era el modelo de mejor ajuste. [46]. Todos los análisis se ponderaron para obtener estimaciones imparciales y se llevaron a cabo en el software STATA 16.0 (Stata Corp, Tex, EE. UU.) utilizando el comando “svy” para ajustar la compleja estructura de muestreo de los datos. La significación estadística se declaró en p < 0,05.

Análisis de descomposición demográfica.

Para examinar los cambios en la prevalencia de las pruebas del VIH entre 2006 y 2016/17, se utilizó un análisis de descomposición demográfica. Específicamente, este método nos permite examinar cómo un cambio en la variable dependiente es impulsado por cambios en cada variable independiente (que refleja un grupo o un proceso). En una descomposición demográfica, la pregunta principal es sobre la contribución de la “composición” o tamaño específico del grupo frente al “comportamiento específico del grupo”. [47].

Formalmente, la prevalencia nacional de las pruebas del VIH (Y) se expresa como un promedio ponderado (por ({omega }_{j})) de la prevalencia de las pruebas del VIH en grupos de subpoblaciones definidos por las categorías de variables independientes seleccionadas (({ y}_{j})).

$${Y}_{t}=sum {omega }_{jt}*{y}_{jt}$$

(1)

En esta fórmula, un cambio nacional en la prevalencia de las pruebas del VIH se puede dividir en dos componentes:

(2)

(Y): variable dependiente.

(omega): peso demográfico de un subgrupo individual.

({y}_{j}): valor de la variable dependiente para el grupo (j)

(overline{{y}_{j}}): (izquierda[{(y}_{j (t+1)}+{y}_{j

(3)

(X): variable independiente.

(alpha): valor de intersección o línea base.

(beta): el cambio marginal en (Y) asociado con un cambio de una unidad de (X)

({mu }_{j}): término de error.

En este caso, el cambio de ({y}_{j}) entre dos períodos ((t, t+1)) se expresa de la siguiente manera:

$$Delta {y}_{j}=Delta alpha +overline{beta }Delta {x}_{j}+overline{{x}_{j}}Delta beta + Delta {mu }_{j}$$

(4)

Si las categorías de (x) no cambian entre (t) y (t+1), el segundo término de esta ecuación es nulo y (overline{x}) es igual a (X) [48]. La ecuación se reduce así a:

$$Delta {y}_{j}=Delta alpha +{X}_{j}Delta beta +Delta {mu }_{j}$$

(5)

Insertando (5) en (2), obtenemos:

(6)

Esta nueva descomposición se llama descomposición avanzada. Permite identificar, con mayor detalle, los grupos que impulsan el cambio (aquí denominado efecto compositivo) y también considerar cómo importaron los cambios en el comportamiento de cada grupo (aquí denominado efecto conductual). [47, 48].

En nuestro análisis de descomposición demográfica se seleccionaron las variables edad y nivel educativo. La literatura disponible anteriormente señaló que son importantes impulsores del cambio. [49, 50].

Consideración ética

La encuesta HDHS de 2006, 2012 y 2016/17 obtuvo la autorización ética del Comité de Ética de ORC Macro Inc., así como de las Juntas de Ética de la Oficina de Estadísticas de Haití y del Ministerio de Salud Pública y Población de Haití. Durante la recopilación de datos, los encuestados dieron su consentimiento verbal o escrito. Dado que los datos no fueron recopilados por los autores de este artículo, se solicitó permiso al sitio web de MEASURE DHS y se proporcionó acceso a los datos después de que se evaluó y aprobó nuestra intención de la solicitud el 3 de mayo de 2022. Los datos están disponibles en https://dhsprogram.com/data/available-datasets.cfm.

2024-01-11 10:42:37
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