Structural factors associated with an increased risk of HIV and sexually transmitted infection transmission among street-involved youth
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prevalence of HIV and sexually transmitted infections (STIs) among street-involved youth greatly exceed that of the general adolescent population; however, little is known regarding the structural factors that influence disease transmission risk among this population. METHODS: Between September 2005 and October 2006, 529 street-involved youth were enroled in a prospective cohort known as the At Risk Youth Study (ARYS). We examined structural factors associated with number of sex partners using quasi-Poisson regression and consistent condom use using logistic regression. RESULTS: At baseline, 415 (78.4%) were sexually active, of whom 253 (61.0%) reported multiple sex partners and 288 (69.4%) reported inconsistent condom use in the past six months. In multivariate analysis, self-reported barriers to health services were inversely associated with consistent condom use (adjusted odds ratio [aOR] = 0.52, 95%CI: 0.25 - 1.07). Structural factors that were associated with greater numbers of sex partners included homelessness (adjusted incidence rate ratio [aIRR] = 1.54, 95%CI: 1.11 - 2.14) and having an area restriction that affects access to services (aIRR = 2.32, 95%CI: 1.28 - 4.18). Being searched or detained by the police was significant for males (aIRR = 1.36, 95%CI: 1.02 - 1.81). CONCLUSION: Although limited by its cross-sectional design, our study found several structural factors amenable to policy-level interventions independently associated with sexual risk behaviours. These findings imply that the criminalization and displacement of street-involved youth may increase the likelihood that youth will engage in sexual risk behaviours and exacerbate the negative impact of resultant health outcomes. Moreover, our findings indicate that environmental-structural interventions may help to reduce the burden of these diseases among street youth in urban settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».