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Enregistrement W2002914095 · doi:10.1007/s10461-009-9595-1

Injection Drug Use as a Mediator Between Client-perpetrated Abuse and HIV Status Among Female Sex Workers in Two Mexico-US Border Cities

2009· article· en· W2002914095 sur OpenAlexaff
Monica D. Ulibarri, Steffanie A. Strathdee, Emilio C. Ulloa, Remedios Lozada, Miguel Fraga, Carlos Magis‐Rodríguez, Adela de la Torre, Hortensia Amaro, Patricia O’Campo, Thomas L. Patterson

Notice bibliographique

RevueAIDS and Behavior · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental Health
Mots-clésHealth psychologyPublic healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Substance abuseMedicineSex workIllicit drugSex workersMediatorDrugPsychiatryPsychologyClinical psychologyEnvironmental healthFamily medicineInternal medicineResearch methodologyNursingPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined relationships between client-perpetrated emotional, physical, and sexual abuse, injection drug use, and HIV-serostatus among 924 female sex workers (FSWs) in Tijuana and Ciudad Juarez, two large Mexico-US border cities. We hypothesized that FSWs' injection drug use would mediate the relationship between client-perpetrated abuse and HIV-seropositivity. The prevalence of client-perpetrated emotional, physical, and sexual abuse in the past 6 months was 26, 18, and 10% respectively; prevalence of current injection drug use and HIV was 12 and 6%, respectively. Logistic regression analyses revealed that client-perpetrated sexual abuse was significantly associated with HIV-seropositivity and injection drug use, and that injection drug use was positively associated with HIV-seropositivity. Injection drug use partially mediated the relationship between client-perpetrated sexual abuse and HIV-seropositivity. Results suggest the need to address client-perpetrated violence and injection drug use when assessing HIV risk among FSWs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations68
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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