Prevalence of sexually transmitted infections including HIV in street-connected adolescents in western Kenya
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objectives of this study were to characterise the sexual health of street-connected adolescents in Eldoret, Kenya, analyse gender disparity of risks, estimate the prevalence of sexually transmitted infections (STIs), and identify factors associated with STIs. METHODS: A cross-sectional study of street-connected adolescents ages 12-21 years was conducted in Eldoret, Kenya. Participants were interviewed and screened for Chlamydia trachomatis, Neisseria gonorrhoeae, Trichomonas vaginalis, herpes simplex virus-2, syphilis and HIV. Descriptive statistics and logistic regression were used to identify factors associated with having any STI. RESULTS: Of the 200 participants, 81 (41%) were female. 70.4% of females and 60.5% of males reported sexual activity. Of those that participated in at least one STI test, 28% (55/194) had ≥1 positive test, including 56% of females; 14% (28/194) had >1 positive test. Twelve females and zero males (6% overall, 14.8% of females) were HIV positive. Among females, those with HIV infection more frequently reported transactional sex (66.7% vs. 26.1%, p=0.01), drug use (91.7% vs. 56.5%, p=0.02), and reported a prior STI (50.0% vs. 14.7%, p<0.01). Having an adult caregiver was less likely among those with HIV infection (33.3% vs. 71.0%, p=0.04). Transactional sex (AOR 3.02, 95% CI (1.05 to 8.73)), a previous STI (AOR 3.46 95% CI (1.05 to 11.46)) and ≥2 sexual partners (AOR 5.62 95% (1.67 to 18.87)) were associated with having any STI. CONCLUSIONS: Street-connected adolescents in Eldoret, Kenya are engaged in high-risk sexual behaviours and females in particular have a substantial burden of STIs and HIV. There is a need for STI interventions targeted to street-connected youth.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».