An Appraisal of Female Sex Work in Nigeria - Implications for Designing and Scaling Up HIV Prevention Programmes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The HIV epidemic in Nigeria is complex with diverse factors driving the epidemic. Accordingly, Nigeria's National Agency for the Control of AIDS is coordinating a large-scale initiative to conduct HIV epidemic appraisals across all states. These appraisals will help to better characterize the drivers of the epidemic and ensure that the HIV prevention programmes match the local epidemic context, with resources allocated to interventions that have the greatest impact locally. Currently, the mapping and size estimation of Female Sex Workers (FSWs)--a major component of the appraisal has been completed in seven states. These states are using the data generated to plan, prioritize and scale-up sub-national HIV prevention programmes. METHODOLOGY: It involved a two-level process of identifying and validating locations where FSWs solicit and/or meet clients ("hotspots"). In the first level, secondary key informants were interviewed to collect information about the geographic location and description of the hotspots. For the second level, FSWs were interviewed at each hotspot and information on population size estimates, typologies and operational dynamics of the FSWs were collected. RESULTS: Across the seven states, a total of 17,266 secondary key informants and 5,732 FSWs were interviewed. 10,233 hotspots were identified with an estimated 126,489 FSWs ranging from 5,920 in Anambra to 46,691 in Lagos. The most common hotspots were bars/nightclubs (30%), hotels/lodges (29.6%), streets (16.6%), and brothels (14.6%). Furthermore, the population density of FSWs (per thousand adult men) across the states ranged from 2 in Anambra to 17 in the Federal Capital Territory. CONCLUSION: FSW populations in Nigeria are large and diverse, with substantial differences between and within states. Improved understanding of the location, population size, density, organizational typologies and clients of sex work has informed and is central to Nigeria's planning process for scaling up focused HIV prevention programmes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».