Vulnerabilities at First Sex and Their Association With Lifetime Gender-Based Violence and HIV Prevalence Among Adolescent Girls and Young Women Engaged in Sex Work, Transactional Sex, and Casual Sex in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescent girls and young women (AGYW) experience high rates of HIV early in their sexual life course. We estimated the prevalence of HIV-associated vulnerabilities at first sex, and their association with lifetime gender-based violence (GBV) and HIV. METHODS: We conducted a cross-sectional biobehavioral survey among AGYW (14-24 years) in Mombasa, Kenya in 2015. We compared the prevalence of first sex vulnerabilities across AGYW who self-identified as engaging in sex work (N = 408), transactional sex (N = 177), or casual sex (N = 714) and used logistic regression to identify age-adjusted associations between first sex vulnerabilities and outcomes (GBV after first sex; HIV). RESULTS: The median age at first sex was 16 years (interquartile range 14-18). A total of 43.6% received gifts or money at first sex; 41.2% and 11.2% experienced a coerced and forced first sex, respectively. First sex vulnerabilities were generally more common among AGYW in sex work. GBV (prevalence 23.8%) and HIV (prevalence 5.6%) were associated with first sex before age 15 [GBV adjusted odds ratio (AOR) 1.4, 95% confidence interval (CI): 1.0 to 1.9; HIV AOR 1.9, 95% CI: 1.1 to 1.3]; before or within 1 year of menarche (GBV AOR 1.3, 95% CI: 1.0 to 1.7; HIV AOR 2.1, 95% CI: 1.3 to 3.6); and receipt of money (GBV AOR 1.9, 95% CI: 1.4 to 2.5; HIV AOR 2.0, 95% CI: 1.2 to 3.4). CONCLUSIONS: HIV-associated vulnerabilities begin at first sex and potentially mediate an AGYW's trajectory of risk. HIV prevention programs should include structural interventions that reach AGYW early, and screening for a history of first sex vulnerabilities could help identify AGYW at risk of ongoing GBV and HIV.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».