Intimate Partner Violence and HIV Sexual Risk Behaviour Among Women Who Inject Drugs in Indonesia: A Respondent-Driven Sampling Study
Notice bibliographique
Résumé
Women who inject drugs are disproportionately affected by HIV and intimate partner violence (IPV); however, the link between IPV and HIV remains under-researched among substance-using women in low- and middle-income countries. This study examined associations and additive effects of different forms of IPV victimization (psychological, physical and/or injurious, and sexual) on HIV sexual risk behavior among women who inject drugs in Indonesia. Respondent-driven sampling (RDS) was used to recruit 731 women from Greater Jakarta and Bandung, West Java. RDS-II weighted prevalence of any past-year IPV was 68.9% (95% CI 65.0, 72.6) in Jakarta and 55.9% (95% CI 48.0, 63.5) in Bandung. In separate logistic regressions controlling for socio-demographic covariates, all three forms of IPV showed statistically significant associations with sexual risk behavior. After adjusting for all IPV types, psychological (OR 1.87; 95% CI 1.17, 2.99; p = 0.009) and sexual (OR 1.98; 95% CI 1.22, 3.21; p = 0.006) IPV independently predicted women's sexual risk behavior. Marginal effects models suggested that co-occurrence of multiple forms of IPV had greater adverse consequences: sexual risk behavior was reported by 64.1% of women who did not experience any IPV, but increased to 89.9% among women exposed to all three types. Comprehensive harm reduction services that integrate IPV monitoring and prevention are urgently needed to reduce both HIV and IPV.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».