Factors Associated With Numbers of Client Partners of Female Sex Workers Across Five Districts in South India
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigated the structural-environmental and individual-level social factors associated with the numbers of commercial sex clients of female sex workers (FSWs) per month (CPM). METHODS: Data were analyzed from cross-sectional surveys of FSWs in 5 districts in Karnataka state, India (2004-2005). Bivariate and multivariable negative binomial regression models with generalized estimating equations were constructed for each district. Normalized weights were used to account for complex sampling design. RESULTS: Median (average) CPM varied significantly (P < 0.001) across districts, from 40.0 (56.9) CPM in the district with the highest immunodeficiency virus prevalence (33.9%) to 16.0 (26.1) in the district with the lowest prevalence (9.7%). In multivariable analysis, there was a significant positive association between rates of CPM and sex work as sole income in 4 districts (adjusted incidence rate ratios, AIRR: [95% confidence intervals]: AIRR: 1.3 [1.0-1.7], P < 0.005-1.7 [1.2-2.5], P < 0.01); age, typology (place of solicitation), and marital status were significantly associated with CPM in 3 districts, with an inverse association between age and CPM (P < 0.01). FSWs soliciting clients in brothels had higher rates of CPM than home-based FSWs in 2 districts (AIRR: 1.5 [1.1-2.0]-1.6 [1.0-2.7], P < 0.05), whereas public places-based FSWs had higher rates in 1 district (AIRR: 1.4 [1.1-1.8], P < 0.01); cohabiting FSWs had higher rates than married FSWs in 3 districts, whereas single FSWs had higher rates in one district. CONCLUSIONS: These results provide support for the continued development of structural core group interventions that address common elements of sex work placing FSWs at higher risk for immunodeficiency virus, as well as geographically focused programs that account for local differences in sexual structure.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».