Determinants of HIV prevalence among female sex workers in four south Indian states: analysis of cross-sectional surveys in twenty-three districts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In four states in southern India we explored the determinants of HIV prevalence among female sex workers (FSW), as well as factors associated with district-level variations in HIV prevalence among FSW. METHODS: Data from cross-sectional surveys in 23 districts were analysed, with HIV prevalence as the outcome variable, and sociodemographic and sex work characteristics as predictor variables. Multilevel logistic regression was applied to identify factors that could explain variations in HIV prevalence among districts. RESULTS: HIV prevalence among the 10 096 FSW surveyed was 14.5% (95% confidence interval 14.0-15.4), with a large interdistrict variation, ranging from 2% to 38%. Current marital status and the usual place of solicitation emerged as important factors that determine individual probability of being HIV positive, as well as the HIV prevalence within districts. In multivariate analysis, compared with home-based FSW, the odds of being HIV positive was greater for brothel-based FSW [adjusted odds ratio (AOR) 2.17, P <or= 0.001] and for public place-based FSW (AOR 1.32, P = 0.005). Unmarried FSW and those who were widowed/divorced/separated, or from the devadasi tradition, had higher odds of being HIV positive (AOR 1.79, P <or= 0.001 and 1.98, P < 0.001, respectively), than those currently married. The estimated district level variance in HIV prevalence was lowest (0.152) for brothel-based unmarried FSW, followed by brothel-based widowed/divorced/separated or devadasi FSW (0.192). CONCLUSION: Heterogeneity in the organization and structure of sex work is an important determinant of variations in HIV prevalence among FSW across districts in India, much more so than the districts themselves. This understanding should help to improve the design of HIV preventive interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».