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Enregistrement W2788728765 · doi:10.1007/s10461-018-2043-3

HIV Testing and Counseling Among Female Sex Workers: A Systematic Literature Review

2018· review· en· W2788728765 sur OpenAlexaff
Anna Tokar, Jacqueline E. W. Broerse, James Blanchard, María Roura

Notice bibliographique

RevueAIDS and Behavior · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSex work and related issues
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaGeneralitat de CatalunyaMinisterio de Economía y CompetitividadJohns Hopkins Bloomberg School of Public HealthCentres de Recerca de CatalunyaJohns Hopkins University
Mots-clésHealth psychologyPublic healthHuman immunodeficiency virus (HIV)PsychologyMen who have sex with menSex workMedicineClinical psychologyFamily medicineSyphilisNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV testing uptake continues to be low among Female Sex Workers (FSWs). We synthesizes evidence on barriers and facilitators to HIV testing among FSW as well as frequencies of testing, willingness to test, and return rates to collect results. We systematically searched the MEDLINE/PubMed, EMBASE, SCOPUS databases for articles published in English between January 2000 and November 2017. Out of 5036 references screened, we retained 36 papers. The two barriers to HIV testing most commonly reported were financial and time costs-including low income, transportation costs, time constraints, and formal/informal payments-as well as the stigma and discrimination ascribed to HIV positive people and sex workers. Social support facilitated testing with consistently higher uptake amongst married FSWs and women who were encouraged to test by peers and managers. The consistent finding that social support facilitated HIV testing calls for its inclusion into current HIV testing strategies addressed at FSW.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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