Violence against female sex workers in Karnataka state, south India: impact on health, and reductions in violence following an intervention program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Violence against female sex workers (FSWs) can impede HIV prevention efforts and contravenes their human rights. We developed a multi-layered violence intervention targeting policy makers, secondary stakeholders (police, lawyers, media), and primary stakeholders (FSWs), as part of wider HIV prevention programming involving >60,000 FSWs in Karnataka state. This study examined if violence against FSWs is associated with reduced condom use and increased STI/HIV risk, and if addressing violence against FSWs within a large-scale HIV prevention program can reduce levels of violence against them. METHODS: FSWs were randomly selected to participate in polling booth surveys (PBS 2006-2008; short behavioural questionnaires administered anonymously) and integrated behavioural-biological assessments (IBBAs 2005-2009; administered face-to-face). RESULTS: 3,852 FSWs participated in the IBBAs and 7,638 FSWs participated in the PBS. Overall, 11.0% of FSWs in the IBBAs and 26.4% of FSWs in the PBS reported being beaten or raped in the past year. FSWs who reported violence in the past year were significantly less likely to report condom use with clients (zero unprotected sex acts in previous month, 55.4% vs. 75.5%, adjusted odds ratio (AOR) 0.4, 95% confidence interval (CI) 0.3 to 0.5, p < 0.001); to have accessed the HIV intervention program (ever contacted by peer educator, 84.9% vs. 89.6%, AOR 0.7, 95% CI 0.4 to 1.0, p = 0.04); or to have ever visited the project sexual health clinic (59.0% vs. 68.1%, AOR 0.7, 95% CI 0.6 to 1.0, p = 0.02); and were significantly more likely to be infected with gonorrhea (5.0% vs. 2.6%, AOR 1.9, 95% CI 1.1 to 3.3, p = 0.02). By the follow-up surveys, significant reductions were seen in the proportions of FSWs reporting violence compared with baseline (IBBA 13.0% vs. 9.0%, AOR 0.7, 95% CI 0.5 to 0.9 p = 0.01; PBS 27.3% vs. 18.9%, crude OR 0.5, 95% CI 0.4 to 0.5, p < 0.001). CONCLUSIONS: This program demonstrates that a structural approach to addressing violence can be effectively delivered at scale. Addressing violence against FSWs is important for the success of HIV prevention programs, and for protecting their basic human rights.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».