Making Harm Reduction Work for Women: The Ukrainian Experience
Notice bibliographique
Résumé
Ukraine‘s adult HIV prevalence is the highest of any country in Europe or Central Asia. According to the United Nations Development Programme, women now account for 48 percent of all HIV cases among adults in the country. Regional analysis suggests that this increase is largely attributable, either directly or indirectly, to injection drug use. UNAIDS estimates that 35 percent of women living with HIV in Eastern Europe and Central Asia acquired the virus through injection drug use, and a further 50 percent were infected through unsafe sex with partners who inject drugs. Ukrainian programs have made great strides in responding to the HIV epidemic among injection drug users by introducing syringe exchange programs, methadone and buprenorphine treatment, anti-AIDS treatment, and programs to prevent mother-to-child transmission of HIV. Yet, these programs have rarely succeeded in fully accounting for the needs of women drug users. In response to the existing gap in harm reduction services for women who use drugs, the Open Society International Harm Reduction Development Program, with the support of the Canadian International Development Agency, gave grants to six Ukrainian harm reduction organizations to implement gender-responsive services. Rather than developing new, separate programs for women, the grants were designed to build on the existing work of the organizations. This report documents the experiences of the six programs, and offers recommendations for developing an effective system of care for women who use drugs.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».