Prevalence of HIV, human papillomavirus type 16 and herpes simplex virus type 2 among female sex workers in Guinea and associated factors
Notice bibliographique
Résumé
Female sex workers are at high risk for HIV infection. Sexually transmitted infections are known to be co-factors for HIV infection. Our aims were (1) to assess the prevalence of HIV and other sexually transmitted infections in this population; (2) to determine the association between sociodemographic characteristics, behavioural variables, and variables related to HIV prevention and HIV infection. A cross-sectional study was conducted in Conakry, Guinea, among a convenience sample of 223 female sex workers. A questionnaire on sociodemographic characteristics, risk factors, and exposure to prevention was administered. Screening for HIV, herpes simplex virus type 2, human papillomavirus type 16, Neisseria gonorrhoeae, and Chlamydia trachomatis was performed. Prevalences of HIV, herpes simplex virus type 2, human papillomavirus type 16, N. gonorrhoeae, and C. trachomatis were 35.3%, 84.1%, 12.2%, 9.0%, and 13.6%, respectively. Having a child, lubricant use, and human papillomavirus type 16 infection were associated with HIV infection. Interventions that promote screening and treatment of sexually transmitted infections are needed in order to achieve successful interventions to prevent HIV among female sex workers in resource-limited settings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».