Violence experience by perpetrator and associations with HIV/STI risk and infection: a cross-sectional study among female sex workers in Karnataka, south India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Female sex workers (FSWs) experience violence from a range of perpetrators, but little is known about how violence experience across multiple settings (workplace, community, domestic) impacts on HIV/sexually transmitted infection (STI) risk. We examined whether HIV/STI risk differs by the perpetrator of violence. METHODS: An Integrated Biological and Behavioural Assessment survey was conducted among random samples of FSWs in two districts (Bangalore and Shimoga) in Karnataka state, south India, in 2011. Physical and sexual violence in the past six months, by workplace (client, police, coworker, pimp) or community (stranger, rowdy, neighbour, auto-driver) perpetrators was assessed, as was physical and sexual intimate partner violence in the past 12 months. Weighted, bivariate and multivariate analyses were used to examine associations between violence by perpetrator and HIV/STI risk. RESULTS: 1111 FSWs were included (Bangalore=718, Shimoga=393). Overall, 34.9% reported recent physical and/or sexual violence. Violence was experienced from domestic (27.1%), workplace (11.1%) and community (4.2%) perpetrators, with 6.2% of participants reporting recent violence from both domestic and non-domestic (workplace/community) perpetrators. Adjusted analysis suggests that experience of violence by workplace/community perpetrators is more important in increasing HIV/STI risk during sex work (lower condom use with clients; client or FSW under the influence of alcohol at last sex) than domestic violence. However, women who reported recent violence by domestic and workplace/community perpetrators had the highest odds of high-titre syphilis infection, recent STI symptoms and condom breakage at last sex, and the lowest odds of condom use at last sex with regular clients compared with women who reported violence by domestic or workplace/community perpetrators only. CONCLUSION: HIV/STI risk differs by the perpetrator of violence and is highest among FSWs experiencing violence in the workplace/community and at home. Effective HIV/STI prevention programmes with FSWs need to include violence interventions that address violence across both their personal and working lives.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».