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Enregistrement W1831840496

Associations of sexual risk taking among Kenyan female sex workers after enrollment in an HIV-1 prevention trial.

2005· article· en· W1831840496 sur OpenAlexaff
Geeta Yadav, Refkin Saskin, Elizabeth Ngugi, Joshua Kimani, Florence Keli, Karolien Fonck, Kelly S. MacDonald, Job J. Bwayo, Marleen Temmerman, Stephen Moses, Rupert Kaul

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyCondomKenyaLogistic regressionSex workFemale sexPopulationHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthSyphilisFamily medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Female sex workers (FSWs) often lack the ability to negotiate safer sex and are at high risk for HIV-1 infection and sexually transmitted infections (STIs). METHODS: Seronegative FSWs were enrolled in an STI/HIV-1 prevention trial in Nairobi, Kenya. Demographics and sexual risk taking were assessed every 3 months. Predictors of reduced risk taking were defined using multivariate logistic regression. RESULTS: Four hundred sixty-six FSWs were enrolled and followed for just over 2 years each. A spectrum of sex work was apparent: FSWs working in night clubs were younger, charged more for sex, and used condoms more frequently; FSWs working from home were older, charged less, and used condoms the least; and those working in bars were intermediate. Increases in reported condom use were most significant and sustained for FSWs working from home and charging less for sex and were poorly maintained for bar-based FSWs. Self-reported lower condom use, higher client numbers, and alcohol use were associated with higher STI rates. CONCLUSIONS: Home-based FSWs and those charging less for sex used condoms the least at baseline but showed the greatest and most sustained improvements over time. Potential response heterogeneity in FSW subgroups should be considered in the design of HIV-1 prevention programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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