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Enregistrement W1976492639 · doi:10.1136/sextrans-2011-050108.157

P1-S4.13 Mapping high risk activities of HIV/AIDS in Gaoxin and Yantan District of Zigong City

2011· article· en· W1976492639 sur OpenAlexaff
J Zhang, Hsiao‐Yu Yang, Hong Zhou, Chunfu Yang, Q Li, G D Song, Yewei Xie, James Blanchard, Nancy Yu, Xiaolin Ma

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthFamily medicineVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Zigong is located in the south of Sichuan Province of China. As a key area with a large number of migrants, Zigong has long been confronting the danger of HIV/AIDS. The goal of “Zigong geographic mapping on HIV/AIDS high-risk population” research project is to provide information on the location, type and volume of the female sex workers (FSWs) in Gaoxin (urban) and Yantan District (rural) to provide baseline information for HIV/AIDS prevention policy and programs in future. Methods This study adopted a “geographical approach” to map the location and spots of the activities of sex trade and estimated the number of FSWs involved in the activities. This included two sequential steps: 1) Systematic information gathering from key informants (KI) suggested the locations (“hot spots”) where FSWs congregate. 2) The “hot spots” were validated through site visit and insiders; the information about the number and characteristics of FSWs in each spot were collected. Results In Gaoxin District: 59 high-risk spots were confirmed and 16 clusters were marked in 10 zones. The most common type of sex trade spots was hair salon/massage room/foot massage room. 72.9% of the spots were both “seeking risk” and “taking risk”, while 22.0% and 3.4% were only “seeking risk” and “taking risk” respectively. 39.0% of the spots had more than three clients per FSW per day. The estimated number of total FSWs in this urban area was 303. 38.5% of FSWs were in hotel/small lodge, while 29.3% and 27.3% were in small tea house/bar/KTV and hair salon/massage room/foot massage room respectively. The peak season, peak date and peak time of the most spots was summer, the whole week, afternoon and night. In Yantan District: 12 high-risk spots were confirmed and half were concentrated in Yantan Town. The most common type was small tea house/bar/KTV. Nine spots were both “seeking risk” and “taking risk”, while three were “taking risk” only. Five spots had more than three clients per day for each FSW. The estimated number of FSWs was 42, and 74.4% worked in the small tea house/bar/KTV. The peak season, peak date and peak time of the most spots was spring and summer, the whole week, and night, respectively. Conclusions The mapping approach provided direct and visible geographic distribution information, which enables a quick mastery of the distribution of high risk spots and the number of high risk population, for public health intervention planning and program implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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