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Enregistrement W2074472927 · doi:10.1177/0956462413500242

Prevalence of HIV, human papillomavirus type 16 and herpes simplex virus type 2 among female sex workers in Guinea and associated factors

2013· article· en· W2074472927 sur OpenAlexaff
Joséphine Aho, Anita Koushik, François Coutlée, Soumaila Diakité, Sélim Rashed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChlamydia trachomatisSexually transmitted diseaseHerpes simplex virusNeisseria gonorrhoeaePopulationChlamydiaGonorrheaImmunologyVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthVirusSyphilisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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