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# 健康科学# 公衆衛生・グローバルヘルス

HIV患者に対するアルコール使用の影響

HIV陽性の人たちのアルコール摂取と健康の関係を調べる。

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アルコールとHIV:危険なアルコールとHIV:危険なつながりクをもたらす。有害なアルコールの摂取はHIV患者にリス
目次

長い間、世界中の人々はリラックスしたり楽しむためにアルコールを使ってきたよね。社交の場では普通のことで、楽しさをもたらすこともある。ただ、一部の人にとっては、アルコールを飲むことで依存症や健康問題に繋がることがあるんだ。多くの人は問題なく飲めるけど、アルコールの悪影響に悩む人の数は増えてる。

世界的に見て、アルコールの有害な使い方は大きな懸念事項だよ。多くの国で健康問題や障害、死亡の主な理由の一つなんだ。毎年、約3330万件の死亡が有害なアルコール使用から起こっていて、全体の死亡のかなりの部分を占めている。それに、アルコール消費は世界の病気の全体負担の約5%に関連していて、200以上の健康状態に影響を与えてる。最近の研究では、過度の飲酒と結核やHIV/AIDSのような感染症との間に驚くべき相関関係があることが示されてる。

サハラ以南のアフリカでは、重度のアルコール消費が普通で、HIVに感染している人は特にリスクが高いんだ。研究によると、アルコール使用障害はHIV陽性の人に2倍から4倍多く見られるとか。これがHIV感染やウイルスの伝染リスクについての懸念を引き起こしてる。

有害なアルコール使用は、世界の病気負担の約5.1%を占めていて、大人の早死や障害の主なリスクファクターとして目立つ。特に社会的・経済的困難に直面している脆弱なグループは、アルコール関連の死亡や入院の割合が高いんだ。

アメリカで行われた研究では、HIVに感染している人のアルコール使用と健康との関係が調査された。研究は性別や性的指向に基づいたさまざまなグループに焦点を当てていて、重度のアルコール使用が一般的で、グループによって割合が異なっていた。女性は重度の飲酒者が軽度の飲酒者と比べて健康状態が低かったけど、男性が女性とセックスする場合の関連はあまり明確じゃなかった。一方で、男性同士のセックスをする人は飲酒量によって異なるパターンが見られた。

エチオピアでも、HIVに感染している人の間で高いアルコール使用が確認されてる。農村部での調査では有害な飲酒パターンが探られ、この問題に寄与する要因が特定された。結果は、HIV治療プログラムにおけるアルコール使用に対応するサービスの統合が必要だと強調していて、この問題に取り組むための公衆衛生の重要性を浮き彫りにしてる。

アルコール使用が社会的・経済的要因とどのように繋がっているかを理解することは、効果的な公衆衛生戦略を策定するために重要だよ。インドの研究では、高齢者が重度の飲酒をする可能性が低く、年齢が保護因子として働いていることが示されている。性別も影響していて、女性は消費率が低い傾向にある。高い教育レベルや財産を持っていることは、有害な飲酒の可能性を下げることを示し、富裕層や都市部に住む人々はリスクが増す傾向がある。

社会的環境は物質乱用にも影響を与えるし、ジンバブエでの研究では地域社会の介入がアルコール使用に与える影響が調査された。困難があっても、アルコール消費に取り組む努力は重要だよ。

有害な飲酒の高い蔓延は重要な問題で、特にHIVに感染している人々の間で顕著なんだ。サハラ以南のアフリカで脆弱な人口はかなりのリスクに直面していて、HIVケアプログラム内でのアルコール使用についての理解が必要なんだ。

有害なアルコール使用とHIVの状態の関連性を調べるために、いくつかのサハラ以南の国で大規模な調査データを使用した研究が設計された。15歳から59歳の成人が対象で、HIVの状態を知っていて治療を受けている人々に焦点を当てた。この研究はアルコール消費に影響を与えるさまざまな要因を探ることを目的としていた。

データ処理では、特定のソフトウェアを使って情報を分析して、不足データを全て対処した。主な結果は、有害なアルコール使用に関与しているかどうかで、特定のスコアリングガイドラインで定義されていた。年齢、性別、婚姻状況、HIV状態、教育などのさまざまな要因が分析に含まれ、アルコール使用に対する影響を定めた。

結果は、有害なアルコール使用が調査対象国の人々の間で蔓延していて、ナミビアが最も高い割合を示した。年齢パターンでは、高齢者が有害な飲酒に関与する可能性が高いことが示された。性別の違いも見られ、男性は一般的に消費の確率が高い。都市部の住民は、農村部の人々と比べてより高いリスクに直面している。

分析はHIV状態が飲酒行動にどう影響するかも強調した。HIV治療を受けていない人は有害なアルコール使用の確率が高く、治療を受けている人はリスクが低いことが明らかになった。研究は社会経済的要因との間に有意な関連があることを見つけ、富裕層が有害な飲酒のリスクが低い一方で、都市部に住む人々はさらなる課題に直面していることがわかった。

婚姻状況も重要な役割を果たしていて、結婚していることは通常、有害な飲酒に対して保護的だが、離婚した人は過度の飲酒の可能性が高いことが示された。これらの洞察は特定のグループが直面するユニークなリスクに対処するための焦点を当てたアプローチの必要性を強調している。

データ分析はロジスティック回帰を使用して行われ、さまざまな人口統計要因とアルコール消費との関係をさらに明らかにした。年齢は一貫して強力な予測因子として登場し、高齢者には確率が高く見られた。性別の違いも残っていて、女性に見られる保護効果が際立っていた。

伝統的な分析に加えて、機械学習技術も使われ、有害なアルコール使用のパターンについてさらなる洞察が得られた。これらのモデルは、年齢、性別、HIV状態がリスクのある飲酒行動の強力な指標であることを示している。

この研究の結果は、有害なアルコール消費が重要な公衆衛生の問題であり、特にナミビアではその割合が驚くほど高いことを示している。一方で、エチオピアは低い蔓延率を示し、飲酒行動に影響を与える文化的な違いを示唆している。この研究は、異なる地域でのアルコール使用の多様なパターンを考慮したターゲットを絞った介入の重要性を強調している。

年齢、性別、婚姻状況とアルコール消費の強い関連を認識することは重要だよ。女性や結婚していることといった保護因子の存在は、公衆衛生戦略の情報に役立つかもしれない。教育が飲酒パターンと明確に関連しなかったという予想外の結果は、これらのダイナミクスを完全に理解するためにさらなる研究が必要であることを示唆している。

全体として、この研究はサハラ以南のアフリカのいくつかの国における有害なアルコール使用の蔓延とパターンを明らかにし、効果的な公衆衛生応答を策定するための重要な洞察を提供しているんだ。

オリジナルソース

タイトル: Predicting Harmful Alcohol Use Prevalence in Sub-Saharan Africa between 2015 and 2019: Evidence from Population-based HIV Impact Assessment

概要: IntroductionHarmful alcohol use is associated with significant risks to public health outcomes worldwide. Although data on harmful alcohol use have been collected by population-based HIV Impact Assessment (PHIA), there is a dearth of analysis on the effect of HIV/ART status on harmful alcohol use in the SSA countries with PHIA surveys. This study uses data from the national representative PHIA to predict the harmful alcohol use prevalence. MethodsA secondary analysis of the PHIA surveys: Namibia (n=27,382), Tanzania (n=1807), Zambia (n=2268), Zimbabwe (n=3418), Malawi (n=2098), Namibia (n=27,382), and Eswatini (n=2762). Using R version 4.2, the outcome variable and the descriptive variables were tested for association using chi square. Multivariable logistic regression analysis was used identify significant variables associated with harmful alcohol use. We employed to test and apply machine learning (ML) methods through Super Learner, Decision Tree, Random Forest (RF), Lasso Regression, Sample mean and Gradient boosting. Evaluation metrics methods specifically confusion matrix, accuracy, precision, recall, F1 score, and Area under the Receiver Operating Characteristics (AUROC) were used to evaluate the performance of predictive models. The cutoff point for statistically significant was P

著者: Mtumbi Goma, W. F. Ng'ambi, C. Zyambo

最終更新: 2024-03-27 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.24.24304804

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.03.24.24304804.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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