O13.1 The Use of Rapid Epidemic Appraisals For Planning and Scaling Up Focused HIV Prevention Programmes For Female Sex Workers in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background The HIV epidemic in Nigeria is complex with substantial heterogeneity in its distribution across different regions and diverse factors that drive the epidemic. Therefore, it is critical that HIV prevention programmes and strategies match the local context and that resources are allocated to interventions with the greatest impact. Nigeria’s National Agency for the Control of AIDS (NACA) is coordinating a large-scale initiative to conduct rapid epidemic appraisals across most states, including the mapping and size estimates of female sex workers (FSWs). Seven states have completed the appraisal of FSWs, and are now planning programmes accordingly. Methodology Mapping was done using a two-level process of identifying and validating locations where FSWs solicit and/or meet clients. The first level involved conducting interviews with secondary key informants to collect information on the location and profile of hotspots, size estimates and typology of FSWs. The second level was done by interviewing primary key informants (FSWs themselves) at each hotspot to validate the information collected and generate more detailed information. Results A total of 10,233 hotspots were identified across the states and 126,489 FSWs {Hotel/Lodge (29.6%) Bar/Nightclub (30%), Home based (4.1%), Brothel (14.6%) and Street based (16.6%)} were mapped. There was substantial variability in the population density of FSWs (per thousand adult men) across the states ranging from 17 in Abuja to 2 in Anambra. Furthermore, there were clear differences in the density of FSWs per spot with the mean number of FSWs/spot ranging from 17 in Abuja to 8 in Ondo. Conclusion The FSW population in Nigeria is large and diverse, with substantial differences between and within states with respect to the population size, density and organisational typologies of sex work. This information is central to Nigeria’s planning process for scaling up focused HIV prevention programmes and services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».