A Cross-Sectional Study of Sexually Transmitted Pathogen Prevalence and Condom Use With Commercial and Noncommercial Sex Partners Among Clients of Female Sex Workers in Southern India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clients of female sex workers (FSWs) are an important bridging population for HIV and other sexually transmitted infections. However, the extent of risk to female noncommercial partners (NCPs) of clients has not been explored. METHODS: Data originated from a cross-sectional behavioral and biological survey of FSW clients from 5 districts in Karnataka state, southern India. Clients were classified into 3 groups: married, single with at least 1 NCP, and single without an NCP. Bivariate and multivariable logistic regression models were constructed to examine the association between group membership and condom use patterns with FSWs and, where applicable, NCPs. HIV, herpes simplex virus type 2 (HSV-2), and other sexually transmitted infections were examined. Normalized weights were used to account for a complex sampling design. RESULTS: Most respondents in our sample (n = 2328) were married (61%). Compared with single respondents without an NCP, married clients were more likely to never use condoms with both occasional (adjusted odds ratio [AOR], 1.8; 95% confidence interval [CI], 1.3-2.5; P < 0.0001) and regular (AOR, 1.7; 95% CI, 1.1-2.6; P = 0.015) FSWs. Among clients with an NCP, married clients were at higher odds of never using a condom with their NCP (AOR, 5.5; 95% CI, 3.7-8.1; P < 0.0001). Overall prevalence for HIV, HSV-2, syphilis, and chlamydia or gonorrhea infection was 5.7%, 28.3%, 3.6%, and 2.1%, respectively. The prevalence of HSV-2 was 37%, 16%, and 19% among those who were married, those single without an NCP, and those single with an NCP, respectively. CONCLUSIONS: Married respondents were least likely to use condoms with both commercial and noncommercial sexual partners, while also having the highest prevalence of HSV-2. These results illustrate the risk posed to both commercial partners and NCPs of married clients.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».