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Enregistrement W1984536488 · doi:10.1371/journal.pone.0089180

Estimating the Size of the Female Sex Worker Population in Kenya to Inform HIV Prevention Programming

2014· article· en· W1984536488 sur OpenAlexafffund
Willis Omondi Odek, George Githuka, Lisa Avery, Peter Njoroge, Lombe Kasonde, Marelize Görgens, Joshua Kimani, Lawrence Gelmon, Gloria Gakii, Shajy Isac, Helgar Musyoki, William K. Maina, James Blanchard, Stephen Moses

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthU.S. President’s Emergency Plan for AIDS ReliefWorld Bank GroupCenters for Disease Control and PreventionUniversity of ManitobaBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésPopulationGeographyDemographyPsychological interventionSocioeconomicsSex workDeveloping countryMedicineEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)BiologyEcologySociologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The high burden of HIV infections among female sex workers (FSW) in sub-Saharan Africa has been long recognised, but effective preventive interventions have largely not been taken to scale. We undertook a national geographical mapping exercise in 2011/2012 to assess the locations and population size of FSW in Kenya, to facilitate targeted HIV prevention services for this population. METHODS AND FINDINGS: We used a geographical mapping approach, consisting of interviews with secondary key informants to identify "hot" spots frequented by FSW, their operational dynamics and the estimated numbers of FSW in those spots. This was followed by validation of the estimates through interviews with FSW at each spot identified. The mapping covered Nairobi, the capital city of Kenya, and 50 other major urban centres. In total, 11,609 secondary key informant interviews were conducted to identify FSW spots. Further, a total of 6,360 FSW were interviewed for spot validation purposes. A total of 10,670 spots where FSW congregate were identified. The estimated FSW population in all the towns mapped was 103,298 (range 77,878 to 128, 717). Size estimates in the towns mapped were extended to smaller towns that were not mapped, using a statistical model. The national urban FSW population estimate was 138,420 (range 107, 552 to 169, 288), covering all towns of over 5,000 population. We estimated that approximately 5% of the urban female population of reproductive age in Kenya could be sex workers, which is consistent with previous estimates from other sub-Saharan African countries. CONCLUSIONS: This study provides the first national level data on the size of the FSW population in Kenya. These data can be used to enhance HIV prevention programme planning and implementation for FSW, to form the basis for impact evaluations, and to improve programme coverage by directing efforts to locations with the greatest need.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,261 · 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.

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

Citations81
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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