Where Do Female Sex Workers Seek HIV and Reproductive Health Care and What Motivates These Choices? A Survey in 4 Cities in India, Kenya, Mozambique and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A baseline cross-sectional survey among female sex workers (FSWs) was conducted in four cities within the context of an implementation research project aiming to improve FSWs' access to HIV, and sexual and reproductive health (SRH) services. The survey measured where FSWs seek HIV/SRH care and what motivates their choice. METHODS: Using respondent-driven sampling (RDS), FWSs were recruited in Durban, South Africa (n = 400), Tete, Mozambique (n = 308), Mombasa, Kenya (n = 400) and Mysore, India (n = 458) and interviewed. RDS-adjusted proportions were estimated by non-parametric bootstrapping, and compared across cities using post-hoc pairwise comparison tests. RESULTS: Across cities, FSWs most commonly sought care for the majority of HIV/SRH services at public health facilities, most especially in Durban (ranging from 65% for condoms to 97% for HIV care). Services specifically targeting FSWs only had a high coverage in Mysore for STI care (89%) and HIV testing (79%). Private-for-profit clinics were important providers in Mombasa (ranging from 17% for STI care and HIV testing to 43% for HIV care), but not in the other cities. The most important reason for the choice of care provider in Durban and Mombasa was proximity, in Tete 'where they always go', and in Mysore cost of care. Where available, clinics specifically targeting FSWs were more often chosen because of shorter waiting times, perceived higher quality of care, more privacy and friendlier personnel. CONCLUSION: The place where care is sought for HIV/SRH services differs substantially between cities. Targeted services have limited coverage in the African cities compared to Mysore. Convenience appears more important for choosing the place of care than aspects of quality of care. The best model to improve access, linking targeted interventions with general health services, will need to be tailored to the specific context of each city.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».