Ensuring Inclusion of Adolescent Key Populations at Higher Risk of HIV Exposure: Recommendations for Conducting Biological Behavioral Surveillance Surveys
Notice bibliographique
Résumé
Ending acquired immune deficiency syndrome (AIDS) depends on greater efforts to reduce new human immunodeficiency virus (HIV) infections and prevent AIDS-related deaths among key populations at highest HIV risk, including males who have sex with males, sex workers, and people who inject drugs. Although adolescent key populations (AKP) are disproportionately affected by HIV, they have been largely ignored in HIV biological behavioral surveillance survey (BBSS) activities to date. This paper reviews current ethical and sampling challenges and provides suggestions to ensure AKP are included in surveillance activities, with the aim being to enhance evidence-informed, strategic, and targeted funding allocations and programs toward ending AIDS among AKP. HIV BBSS, conducted every few years worldwide among adult key populations, provide information on HIV and other infections' prevalence, HIV testing, risk behaviors, program coverage, and when at least three of these surveys are conducted, trend data with which to evaluate progress. We provide suggestions and recommendations on how to make the case to ethical review boards to involve AKP in surveillance while assuring that AKP are properly protected. We also describe two widely used probability sampling methods, time location sampling and respondent driven sampling, and offer considerations of feature modifications when sampling AKP. Effectively responding to AKP's HIV and sexual risks requires the inclusion of AKP in HIV BBSS activities. The implementation of strategies to overcome barriers to including AKP in HIV BBSS will result in more effective and targeted prevention and intervention programs directly suited to the needs of AKP.
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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 | 0,418 | 0,530 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,005 |
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 ».