MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2169412394 · doi:10.4269/ajtmh.2006.74.233

PREVALENCE OF HIV AND OTHER SEXUALLY TRANSMITTED INFECTIONS AMONG FEMALE COMMERCIAL SEX WORKERS IN ARGENTINA

2006· article· en· W2169412394 sur OpenAlexaff
María A. Pando, Carolina Berini, Mariel Bibini, ELENA REINAGA, Sergio Maulen, Rubén Marone, Mirna Biglione, Silvia M. Montano, Christian T. Bautista, Mercedes Weissenbacher, José L. Sánchez, María Mercedes Ávila

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Tropical Medicine and Hygiene · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyphilisMedicineSeroprevalenceTransmission (telecommunications)Sex workDemographyPopulationSexual transmissionHepatitis BHepatitis B virusCross-sectional studyEnvironmental healthOdds ratioHuman immunodeficiency virus (HIV)VirologyImmunologyVirusInternal medicineSerologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sexually transmitted infections (STIs) have shown to enhance the transmission of human immunodeficiency virus (HIV) and to be more common among female commercial sex workers (FSWs). A cross-sectional study was conducted among 625 FSWs in six cities of Argentina in 2000-2002. The seroprevalence of HIV, hepatitis B virus (HBV), hepatitis C virus (HCV), human T-cell lymphotropic virus type I/II, and syphilis was 3.2%, 14.4%, 4.3%, 1.6%, and 45.7%, respectively. Syphilis was associated with older age (>/= 30 years, adjusted odds ratio [AOR] = 2.6 to 4.9), >/= 10 years in sex work (AOR = 2.2), use of illegal drugs (AOR = 2.1), and a prior history of an STI (AOR = 3.0). HBV and syphilis was the most common co-infection in 44 (7.5%) subjects. FSWs in Argentina are exposed to HIV and other STIs due to high-risk sexual and illegal drug use behavior. Renewed efforts are necessary to intervene effectively in this high-risk population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations82
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Tropical Medicine and HygieneMême sujetSex work and related issuesTravaux en français237 207