Assessing reported condom use among female sex workers in southern India through examination of condom availability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A key indicator of success of HIV prevention programmes is the number of female sex worker (FSW) sex acts protected by condoms. This measure usually relies on FSW reports, which may be biased. We examined condom availability data in five Karnataka districts to estimate the proportion of FSW sex acts potentially protected by condoms. METHODS: Financial, programme, population, condom and contraceptive data were obtained from governmental and non-governmental sources, surveys and HIV prevention programmes. Sexual behaviour data were obtained from general population and FSW surveys. We examined four scenarios in a sensitivity analysis, each one assuming different proportions of available condoms that might have been used by sex workers. RESULTS: Possible condom use rates for all FSW sex acts ranged from 3%-36% in 2004 to 56%-96% in 2008. The two most realistic scenarios that discounted the number of private sector condoms that might have been bought for sex acts other than with FSWs showed that 16-24% of FSW sex acts could have been protected by condoms in 2004 rising to 77-85% in 2008. CONCLUSIONS: These data suggest that condom availability in these Karnataka districts in 2004 was low in relation to the number of FSW sex acts, but rose substantially over the ensuing 4 years. Condom availability data can be useful for triangulation with other available data, such as self-reported condom use, to provide a range of possibilities regarding the number of FSW sex acts protected by condoms.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».