Anal Intercourse Among Female Sex Workers in Côte d’Ivoire: Prevalence, Determinants, and Model-Based Estimates of the Population-Level Impact on HIV Transmission
Notice bibliographique
Résumé
Current evidence suggests that anal intercourse (AI) during sex work is common in sub-Saharan Africa, but there have been few studies in which the contribution of heterosexual AI to human immunodeficiency virus (HIV) epidemics has been investigated. Using a respondent-driven sampling survey of female sex workers (FSWs; n = 466) in Abidjan, Côte d'Ivoire, in 2014, we estimated AI prevalence and frequency. Poisson regressions were used to identify AI determinants. Approximately 20% of FSWs engaged in AI during a normal week (95% confidence interval: 15, 26). Women who performed AI were generally younger, had been selling sex for longer, were born in Côte d'Ivoire, and reported higher sex-work income, more frequent sex in public places, and violence from clients than women not reporting AI. Condom use was lower, condom breakage/slippage more frequent, and use of water-based lubricants was less frequently reported for AI than for vaginal intercourse. Using a dynamic transmission model, we estimated that 22% (95% credible interval: 11, 37% of new HIV infections could have been averted among FSWs during 2000-2015 if AI had been substituted for vaginal intercourse. Despite representing a small fraction of all sex acts, AI is an underestimated source of HIV transmission. Increasing availability and uptake of condoms, lubricants, and pre-exposure prophylaxis for women engaging in AI could help mitigate HIV risk.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».