1. Inleiding
HIV, ook wel gekend als het humaan immunodefici??ntie virus, is uitgegroeid tot een wereldwijde epidemie. Door deze wijde verspreiding wordt de epidemie vaak gegeneraliseerd over de gehele getroffen populatie, maar eigenlijk is er weinig geweten over de sociale patronen die HIV vormt [5].
Daarboven wordt geschat dat Sub-Sahara Afrika twee derde van het totaal aantal slachtoffers van HIV bevat [2,5-6]. In 2008 werd dit geschat op ongeveer 24,7 miljoen besmette inwoners [5]. Hierbij komt dat dit ‘?n van de hoofdoorzaken is van sterfte in deze landen, er moet dus naar een manier gezocht worden om HIV in die landen te bestrijden [2].
Ondanks de wereldwijde verbetering van de gezondheidszorg, zijn er grote ongelijkheden tussen de verschillende socio-economische klassen. Ook de prevalentie van HIV kan gelinkt worden aan de socio-economische status van een land, regio, groep, familie of individu [2]. Om de preventie van verdere verspreiding te optimaliseren en de gehele populatie effici??nter te bereiken, moet er eerst onderzocht worden wat het verband is tussen de prevalentie van HIV en de socio-economische status. Welke klasse wordt het meest getroffen? Welke verbanden kunnen er gelegd worden tussen de factoren van socio-economische status en de prevalentie van HIV? Deze socio-economische mechanismen moeten eerst onderzocht worden vooraleer men een oplossing kan vinden [1-6].
Veel literatuur legt hier de link tussen armoede en HIV, namelijk hoe hoger de armoede hoe hoger de prevalentie van HIV [3,4]. Anderen merken een uitzondering op, namelijk een hoge concentratie van ge??nfecteerde mensen in de rijkere klasse, terwijl algemeen gesteld werd dat socio-economische status en gezondheid een positief verband hebben. Hiermee wordt bedoeld dat hoe hoger de socio-economische status is, hoe beter de gezondheid en hierbij de afwezigheid van ziekten [2]. Er wordt heel wat gespeculeerd over hoe deze verbanden te verklaren zijn, maar hieruit blijkt enkel dat er nog verder onderzoek nodig is naar de iets complexere verband achter dit alles [3-5]. Een betere aanpak lijkt enkelen om er rekening mee te houden dat zowel rijkdom als armoede risico’s bevatten in verschillende contexten [4]. HIV wordt eerder gedreven door ongelijkheid op socio-economisch, biologisch en demografisch vlak dan door armoede [3].
HIV wordt ook gelinkt aan gedragspatronen. Hiermee wordt bedoeld: het gebruik van anticonceptie (condoom in het algemeen), risicovol seksueel gedrag, seksuele diensten tegen betaling of in ruil voor objecten van materiele waarde en het aantal sekspartners. Deze worden ook weer gelinkt aan de socio-economische status van een individu of huishouden [1-3,5-6].
Met andere woorden als men het probleem wil effici??nt en effectief wil aanpakken moet er onderzoek worden gedaan naar het verband tussen de prevalentie van HIV en de socio-economische status van heteroseksuele volwassenen in Sub-Sahara Afrika.
‘
2. Methode
Artikels die informatie bevatten in verband met de gestelde onderzoeksvraag werden gevonden via de online database ‘Medline’. De volgende gerelateerde termen werden gebruikt:
‘ ‘Africa south of the Sahara’
‘ De onderzoeksvraag behandelt Sub-Sahara Africa
‘ Ingegeven als MeSH-term leverde dit 144999 resultaten op.
‘ ‘Educational status’
‘ Dit is een indicator van socio-economische status
‘ Ingegeven als MeSH-term leverde dit 40584 resultaten op.
‘ ‘HIV Seroprevalence’
‘ De onderzoeksvraag gaat over HIV prevalentie
‘ Ingegeven als MeSH-term leverde dit 3036 op.
Deze werden omgezet naar MeSH-termen en werden als volgt gecombineerd: ((“Africa South of the Sahara”[Mesh]) AND “HIV Seroprevalence”[Mesh]) AND “Educational Status”[Mesh]. Na het vernauwen tot artikels gepubliceerd in de voorbije 10 jaar, gebruikmakend van limieten, werden er 8 mogelijke artikels bekomen. Deze werden beoordeeld op basis van titel en abstract en werd er 1 artikel als relevant beschouwd [5]. De overige artikels behandelden minder duidelijk de gekozen onderzoeksvraag. Verder zoeken door middel van related citations leverde 34 nieuwe artikels op waarvan er 1 zeer veel informatie bleek te bevatten [6]. Bij [5] via ‘cited by’ werden 10 artikels gevonden waaronder 2 zeer interessante [1-2]. Bij de ‘related citations’ van [2] stond een zeer interessant artikel dat niet opgenomen werd in deze paper, ‘The HIV-poverty thesis re-examined: poverty, wealth or inequality as a social determinant of HIV infection in sub-Saharan Africa’?. Door de ‘related citations’ van dit artikel werden er 3 zeer informatieve artikels gevonden waarvan 1 gebruikt werd [4], de andere 2 artikels waren ‘The social determinants of HIV serostatus in sub-Saharan Africa: an inverse relationship between poverty and HIV’? en ‘Is poverty or wealth driving HIV transmission’?. Via ‘cited by’ van ‘The HIV-poverty thesis re-examined: poverty, wealth or inequality as a social determinant of HIV infection in sub-Saharan Africa’? werd het laatste artikel gevonden [3]. Uit deze 9 mogelijkheden werden 6 artikels gekozen op basis van de full text article.
‘
3. Resultaten
Voor het behandelen van de resultaten werd het begrip ‘socio-economische status’ opgesplitst in zijn factoren, namelijk inkomen, scholingsgraad en arbeidspositie. Er werden nog 2 andere onderwerpen behandeld, namelijk residentiele kenmerken en geslacht.
3.1. Het verband tussen rijkdom en prevalentie van HIV
In enkele onderzoeken werd maandelijks inkomen onderverdeeld in 3 gradaties: laag, gemiddeld en hoog [1,3]. In een ander onderzoek werd gewerkt met een wealth-index met een schaal van 0 tot 100 [2]. Een verdeling van de wealth-index in kwintielen werd ook gebruikt in enkele onderzoeken: laagste of armste, tweede of armer, derde of gemiddeld, vierde of rijker en vijfde of rijkst [4-6].
Sommige onderzoeken tonen dat de individuen die positief testten vooral te vinden waren in de laagste categorie bij de verdeling op basis van inkomen of wealth-index, ook het risico daalt naarmate de rijkdom stijgt [1,3].
Terwijl in de meeste landen ten zuiden van de Sahara de bevinding is dat de prevalentie van HIV het grootst is bij de meer welgestelden gebaseerd op rijkdom. Enkele voorbeelden van landen zijn: Zambia, Ethiopi??, Burkina Faso, Sierra Leon, Liberia, Niger, Congo, Cameroon, Mozambique, Malawi, Lesotho, Kenya en Tanzania. In enkele landen zoals Kenya, Uganda, Guinea, Senegal, Zimbabwe en Swaziland werd het tegengestelde verband vastgesteld, namelijk dat de HIV prevalentie zich voornamelijk spreidt over de armeren. HIV was volgens dit onderzoek minder geconcentreerd in de betere groepen in welgesteldere landen [2,4-6].
Er zijn ook onderzoeken met tegenstrijdige conclusies. 1 van de onderzoeken besloot uit de gegevens dat voor Kenya het tegengestelde verband telde, namelijk dat de HIV-prevalentie sterker geconcentreerd is onder de armere bevolkingsgroepen. Een ander onderzoek dat zich beperkte tot Kenya concludeerde dat er toch een recht evenredig verband tussen de prevalentie van HIV en rijkdom [2,6].
Stijgende prevalentie van HIV bij een stijgende rijkdom is niet abnormaal, maar het is ook niet universeel [4].
In het algemeen levert rijkdom een grote bijdrage tot ongelijkheden in de prevalentie van HIV [2].
3.2. Het verband tussen scholingsniveau en prevalentie van HIV
Scholingsniveau werd ingedeeld in 4 categorie??n: geen, primaire, secundaire en tertiaire scholing [1]. Soms worden deze laatste 2 categorie??n samengenomen als secundair en hoger [2-3,5-6].
Bepaalde onderzoeken concludeerden dat de individuen met tertiaire scholing vaker negatief testten op HIV, terwijl de positieve testen veelal kwamen van testpersonen die een primair of secundair diploma behaald hadden. Dit betekent dat hoe lager de behaalde scholingsgraad is hoe hoger het risico op HIV. Dit was het geval in Nigeria, Senegal, Swaziland, Lesotho en Tanzania [1-3,].
Anderen stootten dan weer op het tegenovergestelde verband als conclusie, namelijk hogere behaalde scholingsgraad (secundair en hoger) wordt gelinkt aan een hogere prevalentie van HIV. Dit werd vastgesteld in Cameroon, Ghana, Kenya, Zambia, Tanzania en Zimbabwe [2,5-6].
Ook hier werden er tegenstrijdige conclusies voorgesteld. 1 van de onderzoeken besloot dat de cijfers van Tanzania een recht evenredig verband tussen scholingsgraad en prevalentie van HIV tonen, terwijl een onderzoek dat zich beperkte tot Tanzania tot de tegengestelde conclusie kwam [2,6].
3.3. Het verband tussen arbeidspositie en prevalentie van HIV
Ook arbeidspositie werd opgesplitst in verschillende categorie??n. Sommige artikels verdeelden dit aspect in 3 groepen, namelijk werkloos, deeltijds werken en voltijds werken [1]. Andere onderzoeken delen de testpersonen in volgens type bewerkstelliging. De categorie??n die hier werden gebruikt zijn: werkloos, landbouw, ‘white-collar’ (dit zijn bedienden), ‘blue-collar’ (handenarbeid) en andere beroepen [2]. Nog anderen houden het bij de categorie??n: werkloos, handenarbeid, landbouw en bedienden [5].
Het onderzoek dat zich concentreerde op Nigeria, concludeerde dat er geen significant verschil in prevalentie is tussen de verschillende categorie??n [1].
Een ander onderzoek wees uit dat de prevalentie van HIV bij mensen die tewerkgesteld zijn in de landbouwsector lager is dan bij de andere beroepstypes. Enkele landen waar dit zo is, zijn Liberia, Malawi, Rwanda, Uganda en Zambia. In andere landen zoals Sao Tome and Principe en Swaziland werd dan weer ontdekt dat de prevalentie in de landbouwsector juist groter is dan in de andere categorie??n [2].
Een onderzoek in Tanzania leert ons dat de prevalentie van HIV hoger ligt bij mannen en vrouwen die werken als bedienden dan bij mensen in de landbouwsector. Maar mannen die werkloos zijn hebben een tot 3 keer grotere kans op HIV-infectie dan mannen die wel werken [5].
3.4. Het verband tussen residenti??le kenmerken en prevalentie van HIV
Enkele onderzoeken haalden aan dat residenti??le kenmerken wel degelijk een onmisbaar aspect zijn voor het defini??ren van de socio-economische status. Er is namelijk een groot verschil in socio-economische status tussen rurale en stedelijke gebieden. De verbanden zijn dan ook verschillend [1-2,5].
In verschillende landen was de prevalentie van HIV in stedelijke gebieden hoger in de armste klassen. In rurale gebieden kwam HIV dan weer meer voor bij de rijkere groepen. Volgende landen zijn voorbeelden hiervan: Uganda, Kenya, Zimbabwe en Swaziland [2].
Een onderzoek in Tanzania geeft verschillende gradaties aan deze kenmerken, namelijk hoofdstad, kleine stad, dorp en platteland. Mannen uit kleine steden bezittten de grootste probabiliteit om HIV-positief te zijn in tegenstelling tot mannen van op het platteland. Voor vrouwen daarentegen geldt dat zij die in hoofdstad leven het hoogste risico dragen. In aangepaste modellen bleken deze verschillen niet significant voor zowel vrouwen als mannen [5].
Een onderzoek in Kenya toont aan dat de prevalentie van HIV in stedelijke gebieden dubbel zo groot is al de prevalentie in rurale gebieden. In tegenstelling tot een ander onderzoek in Zuid-Afrika dat zegt dat de prevalentie in rurale gebieden veel hoger ligt dan in stedelijke gebieden [3,6].
3.5. Het verschil tussen man en vrouw in verband met prevalentie van HIV
4. Beschouwing
5. Referenties
[1] Ogunmola OJ, Oladosu YO, Olamayegun MA. Relationship between socioeconomic status and HIV infection in rural tertiary health center. HIV AIDS (Auckl). 2014 Apr 23;6:61-7. doi: 10.2147/HIV.S59061.
[2] Hajizadeh M, Sia D, Heymann SJ, Nandi A. Socioeconomic inequalities in HIV/AIDS prevalence in sub-Saharan African countries: evidence from the Demographic Health Surveys. Int J Equity Health. 2014 Feb 18;13:18. doi: 10.1186/1475-9276-13-18.
[3] Wabiri N, Taffa N. Socio)economic inequality and HIV in South Africa. BMC Public Health. 2013 Nov 4;13:1037. doi: 10.1186/1471-2458-13-1037.
[4] Pakhurst JO. Understanding the correlations between wealth, poverty and human immunodeficiency virus infection in African countries. Bull World Health Organ. 2010 Jul 1;88(7):519-26. doi: 10.2471/BLT.09.070185.
[5] Msisha WM, Kapiga SH, Earls F, Subramanian SV. Socioeconomic status and HIV seroprevalence in Tanzania: a counterintuitive relationship. Int J Epidemiol. 2008 Dec;37(6):1297-303. doi: 10.1093/ije/dyn186.
[6] Johnson K, Way A. Risk factors for HIV infection in a national adult population: evidence from the 2003 Kenya Demographic and Health Survey. J Acquir Immune Defic Syndr. 2006 Aug 15;42(5):627-36.