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Enregistrement W2157885793 · doi:10.7448/ias.18.1.20079

Declines in violence and police arrest among female sex workers in Karnataka state, south India, following a comprehensive HIV prevention programme

2015· article· en· W2157885793 sur OpenAlexaff
Tara Beattie, Parinita Bhattacharjee, Shajy Isac, HL Mohan, Milena Simic‐Lawson, BM Ramesh, James Blanchard, Stephen Moses, Charlotte Watts, Lori Heise

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesLondon School of Hygiene and Tropical MedicineDepartment for International DevelopmentBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicinePsychological interventionDemographyHarassmentLogistic regressionHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthPsychiatryFamily medicineNursingInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Female sex workers (FSWs) frequently experience violence, harassment and arrest by the police or their clients, but there is little evidence as to the impact that such factors may have on HIV risk or whether community interventions could mitigate this impact. METHODS: As part of the evaluation of the Avahan programme in Karnataka, serial integrated behavioural and biological assessment (IBBA) surveys (four districts) (2005 to 2011) and anonymous polling booth surveys (PBS) (16 districts) (2007 to 2011) were conducted with random samples of FSWs. Logistic regression analysis was used to assess 1) changes in reported violence and arrests over time and 2) associations between violence by non-partners and police arrest and HIV/STI risk and prevalence. Mediation analysis was used to identify mediating factors. RESULTS: 5,792 FSWs participated in the IBBAs and 15,813 participated in the PBS. Over time, there were significant reductions in the percentages of FSWs reporting being raped in the past year (PBS) (30.0% in 2007, 10.0% in 2011, p<0.001), being arrested in the past year [adjusted odds ratio (AOR) 0.57 (0.35, 0.93), p=0.025] and being beaten in the past six months by a non-partner (clients, police, pimps, strangers, rowdies) [AOR 0.69 (0.49, 0.95), p=0.024)] (IBBA). The proportion drinking alcohol (during the past week) also fell significantly (32.5% in 2005, 24.9% in 2008, 16.8% in 2011; p<0.001). Violence by non-partners (being raped in the past year and/or beaten in the past six months) and being arrested in the past year were both strongly associated with HIV infection [AOR 1.59 (1.18, 2.15), p=0.002; AOR 1.91 (1.17, 3.12), p=0.01, respectively]. They were also associated with drinking alcohol (during the past week) [AOR 1.98 (1.54, 2.53), p<0.001; AOR 2.79 (1.93, 4.04), p<0.001, respectively], reduced condom self-efficacy with clients [AOR 0.36 (0.27, 0.47), p<0.001; AOR 0.62 (0.39, 0.98), p=0.039, respectively], symptomatic STI (during the past year) [AOR 2.62 (2.07, 3.30), p<0.001; AOR 2.17 (1.51, 3.13), p<0.001, respectively], gonorrhoea infection [AOR 2.79 (1.51, 5.15), p=0.001; AOR 2.69 (0.96, 7.56), p=0.060, respectively] and syphilis infection [AOR 1.86 (1.04, 3.31), p=0.036; AOR 3.35 (1.78, 6.28), p<0.001, respectively], but not with exposure to peer education, community mobilization or HIV testing uptake. Mediation analysis suggests that alcohol use and STIs may partially mediate the association between violence or arrests and HIV prevalence. DISCUSSION: Violence by non-partners and arrest are both strongly associated with HIV infection among FSWs. Large-scale, comprehensive HIV prevention programming can reduce violence, arrests and HIV/STI infection among FSWs.

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)0,001
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,468

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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