Individual, Interpersonal, and Social-Structural Correlates of Involuntary Sex Exchange Among Female Sex Workers in Two Mexico–U.S. Border Cities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate individual, interpersonal, and social-structural factors associated with involuntary sex exchange among female sex workers (FSWs) along the Mexico-U.S. border. METHODS: In 2010 to 2011, 214 FSWs from Tijuana (n = 106) and Ciudad Juarez (n = 108) aged ≥ 18 years who reported lifetime use of heroin, cocaine, crack, or methamphetamine, having a stable partner, and having sold/traded sex in the past month completed quantitative surveys and HIV/sexually transmitted infection testing. Logistic regression was used to identify correlates of involuntary sex exchange among FSWs. RESULTS: Of 214 FSWs, 31 (14.5%) reported involuntary sex exchange These women were younger at sex industry entry [adjusted odds ratio (AOR): 0.84/1-year increase, 95% confidence interval (CI): 0.72 to 0.97] and were significantly more likely to service clients whom they perceived to be HIV/sexually transmitted infection-infected (AOR: 12.41, 95% CI: 3.15 to 48.91). In addition, they were more likely to have clients who used drugs (AOR: 7.88, 95% CI: 1.52 to 41.00), report poor working conditions (AOR: 3.27, 95% CI: 1.03 to 10.31), and report a history of rape (AOR: 4.46, 95% CI: 1.43 to 13.91). CONCLUSIONS: Involuntary sex exchange is disproportionate among FSWs who begin to exchange sex at a younger age, and these women experience elevated risk of violence and HIV/STIs related to their clients' behaviors and their working conditions. These data suggest the critical need for evidence-based approaches to preventing sexual exploitation of women and girls and to reducing harm among current sex workers. Multilevel interventions for all females who exchange sex and their clients that target interpersonal and social-structural risks (eg, measures to improve safety and reduce exploitation within the workplace) are needed.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».