Sex-for-Crack exchanges: associations with risky sexual and drug use niches in an urban Canadian city
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While crack cocaine has been associated with elevated sexual risks and transmission of HIV/STIs, particularly in the context of street-based sex work, few empirical studies have examined correlates of direct sex-for-crack exchanges. This study longitudinally examined the correlates of sex-for-crack exchanges and associated effects on sexual risk outcomes among street-based female sex workers (SW) who use drugs in Vancouver, Canada. METHODS: Data were drawn from a prospective cohort of street-based SWs (2006-2008), restricted to those who smoke crack cocaine. Multivariable generalized estimating equations (GEE) were employed to examine the correlates of exchanging sex for crack. A confounding model using GEE quasi-Poisson regression modeled the independent effect of exchanging sex for crack on number of clients/week. RESULTS: Of 206 SWs, 101 (49%) reported sex-for-crack exchanges over 18 months of follow-up. In multivariable GEE analyses, sharing a crack pipe with a client (aOR = 1.98; 95%CI: 1.27-3.08) and smoking crack in a group of strangers (e.g., in an alley or crackhouse) (aOR = 1.70; 95% CI: 1.13-2.58) were independently correlated with sex-for-crack exchanges. In our confounding model, exchanging sex for crack (aIRR = 1.34; 95% CI: 1.07-1.69) remained significantly associated with servicing a greater number (>10) of clients/week. CONCLUSIONS: These findings reveal elevated sexual- and drug- risk patterns among those who exchange sex for crack. The physical and social environment featured prominently in our results as a driver of sex-for-crack exchanges, highlighting the need for gender-sensitive multilevel approaches to harm reduction, STI and HIV prevention that address SWs' environment, individual level factors, and the interplay between them.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».