Sexual and reproductive health services utilization by female sex workers is context-specific: results from a cross-sectional survey in India, Kenya, Mozambique and South Africa
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Female sex workers (FSWs) are extremely vulnerable to adverse sexual and reproductive health (SRH) outcomes. To mitigate these risks, they require access to services covering not only HIV prevention but also contraception, cervical cancer screening and sexual violence. To develop context-specific intervention packages to improve uptake, we identified gaps in service utilization in four different cities. METHODS: A cross-sectional survey was conducted, as part of the baseline assessment of an implementation research project. FWSs were recruited in Durban, South Africa (n = 400), Mombasa, Kenya (n = 400), Mysore, India (n = 458) and Tete, Mozambique (n = 308), using respondent-driven sampling (RDS) and starting with 8-16 'seeds' identified by the peer educators. FSWs responded to a standardised interviewer-administered questionnaire about the use of contraceptive methods and services for cervical cancer screening, sexual violence and unwanted pregnancies. RDS-adjusted proportions and surrounding 95% confidence intervals were estimated by non-parametric bootstrapping, and compared across cities using post-hoc pairwise comparison tests with Dunn-Šidák correction. RESULTS: Current use of any modern contraception ranged from 86.2% in Tete to 98.4% in Mombasa (p = 0.001), while non-barrier contraception (hormonal, IUD or sterilisation) varied from 33.4% in Durban to 85.1% in Mysore (p < 0.001). Ever having used emergency contraception ranged from 2.4% in Mysore to 38.1% in Mombasa (p < 0.001), ever having been screened for cervical cancer from 0.0% in Tete to 29.0% in Durban (p < 0.001), and having gone to a health facility for a termination of an unwanted pregnancy from 15.0% in Durban to 93.7% in Mysore (p < 0.001). Having sought medical care after forced sex varied from 34.4% in Mombasa to 51.9% in Mysore (p = 0.860). Many of the differences between cities remained statistically significant after adjusting for variations in FSWs' sociodemographic characteristics. CONCLUSION: The use of SRH commodities and services by FSWs is often low and is highly context-specific. Reasons for variation across cities need to be further explored. The differences are unlikely caused by differences in socio-demographic characteristics and more probably stem from differences in the availability and accessibility of SRH services. Intervention packages to improve use of contraceptives and SRH services should be tailored to the particular gaps in each city.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».