Degree and correlates of sexual mixing in female sex workers in Karnataka, India
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Background The degree of sexual mixing plays an important role in understanding disparities in sexually transmissible infections and HIV across social groups. This study examines the degree of sexual age mixing, and explores its individual and partnership level correlates among female sex workers (FSWs) in Karnataka, India. METHODS: Data were drawn from special behavioural surveys conducted in 2006-07 among 577 FSWs in two districts of Karnataka: Belgaum and Bangalore. Sexual mixing in age was assessed as the difference in age between FSWs and their sexual partners, and the degree of assortativeness in sexual mixing was assessed using Newman's assortativity coefficient. RESULTS: A total of 577 FSWs were interviewed; 418 of whom reported two or more partnerships, resulting in 942 partnerships. In about half (52%) of these partnerships, the age difference between the FSW and her sexual partner was 5 years or more. The degree of assortativity in age mixing was 0.098, indicating minimally assortative mixing. The disassortativeness in age mixing was positively associated with young age and no formal education, and negatively with duration in sex work. Partnerships which were of a commercial nature were more likely to be disassortative than noncommercial partnerships. CONCLUSION: The minimally assortative age mixing indicates sexually transmissible infections can transfer from members of one age group to another. Efforts are required to limit the transmission of infection from one group to other by promoting safer sexual behaviour.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».