Association Between System Reach and Exposure to Interventions and Characteristics of Mobile Female Sex Workers in Four High HIV Prevalence States in India
Notice bibliographique
Résumé
Mobility among Female Sex Workers (FSWs) interrupts their demand for, and utilization of, health services under any intervention. Various strategic interventions are meant to provide access to care and reduce the incidence of HIV and other STIs among FSWs. This paper applies a bivariate probit regression analysis to explain the probability of mobile FSWs being reached by the system and being exposed to interventions jointly with a wide variety of characteristics of mobile FSWs in India. The data used are based on a cross-section survey among 5,498 mobile FSWs in 22 districts of four high HIV prevalence states in southern India. A majority of mobile FSWs (59%) were street-based and about 70 percent of them were members of SW organization and nearly half (46%) were highly mobile. The majority of them (90%) had been contacted by outreach workers from any system in the last two years in their current location and 94 percent were exposed to interventions in terms of getting free or subsidized condoms. Bivariate probit analysis revealed that comprehensive interventions are able to reach more vulnerable mobile FSWs effectively, e.g. new entrants, highly mobile, reported STIs, tested for HIV ever and serving a high volume of clients. The results complement the efforts of government and other agencies in response to HIV. However, the results highlight that specific issues related to various subgroups of this highly vulnerable population remain unaddressed calling for tailoring the response to the specific needs of the sub-groups.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».