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Enregistrement W2899617667 · doi:10.2196/11194

Programmatic Mapping to Estimate Size, Distribution, and Dynamics of Key Populations in Kosovo

2018· article· en· W2899617667 sur OpenAlexaffvenue
Dafina Gexha Bunjaku, Edona Deva, Luljeta Gashi, Pranvera Kaçaniku‐Gunga, Carly A. Comins, Faran Emmanuel

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV, Drug Use, Sexual Risk
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesGlobal Fund to Fight AIDS, Tuberculosis and Malaria
Mots-clésMen who have sex with menOutreachGeographyPsychological interventionDemographyPopulationKey (lock)Human immunodeficiency virus (HIV)MedicineComputer sciencePolitical scienceSociologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The burden of an HIV epidemic in Kosovo lies among the key populations (KPs) of female sex workers (FSWs), men who have sex with men (MSM), and people who inject drugs (PWIDs). The available interventions for KPs are fragmented and lack sufficient and appropriate granularity of information needed to develop large-scale outreach programs. OBJECTIVE: The aim of this study was to estimate the size and distribution of these populations to create evidence for developing action plans for HIV prevention. METHODS: The programmatic mapping approach was used to collect systematic information from key informants, including geographic and virtual locations in 26 municipalities of Kosovo between February to April 2016. In level 1, information was gathered about KPs' numbers and locations through 1537 key informant interviews within each municipality. Level 2 involved validating these spots by conducting another 976 interviews with KPs congregating at those spots. Population size estimates were calculated for each spot, and finally a national-level estimate was developed, which was corrected for duplication and overlaps. RESULTS: Of the estimated 6814 MSM (range: 6445 to 7117), nearly 4940 operate through the internet owing to the large stigma and discrimination against same-sex relationships. Geo-based MSM (who operate through physical spots) congregate at a few spots with large spot sizes (13.3 MSM/spot). Three-fourths of the MSM are distributed in 5 major municipalities. Fridays and Saturdays are the peak days of operation; however, the number only increases by 5%. A significant number are involved in sex work, that is, provide sex to other men for money. PWIDs are largely geo-based; 4973 (range: 3932 to 6015) PWIDs of the total number of 5819 (range: 4777 to 6860) visit geographical spots, with an average spot size of 7.1. In smaller municipalities, they mostly inject in residential locations. The numbers stay stable during the entire week, and there are no peak days. Of the 5037 (range: 4213 to 5860) FSWs, 20% use cell phones, whereas 10% use websites to connect with clients. The number increases by 25% on weekends, especially in larger municipalities where sex work is mostly concentrated. Other than a few street-based spots, most spots are establishments run by pimps, which is reflective of the highly institutionalized, structured, and organized FSW network. CONCLUSIONS: This study provides valuable information about the population size estimates as well as dynamics of each KP, which is the key to developing effective HIV prevention strategies. The information should be utilized to develop microplans and effectively provide HIV prevention services to various KPs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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