Assessing the influence of conflict on the dynamics of sex work and the HIV and HCV epidemics in Ukraine: protocol for an observational, ethnographic, and mathematical modeling study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Armed conflict erupted in eastern Ukraine in 2014 and still continues. This conflict has resulted in an intensification of poverty, displacement and migration, and has weakened the local health system. Ukraine has some of the highest rates of HIV and Hepatitis C (HCV) in Europe. Whether and how the current conflict, and its consequences, will lead to changes in the HIV and HCV epidemic in Ukraine is unclear. Our study aims to characterize how the armed conflict in eastern Ukraine and its consequences influence the pattern, practice, and experience of sex work and how this affects HIV and HCV rates among female sex workers (FSWs) and their clients. METHODS: We are implementing a 5-year mixed methods study in Dnipro, eastern Ukraine. Serial mapping and size estimation of FSWs and clients will be conducted followed by bio-behavioral cross-sectional surveys among FSWs and their clients. The qualitative component of the study will include in-depth interviews with FSWs and other key stakeholders and participant diaries will be implemented with FSWs. We will also conduct an archival review over the course of the project. Finally, we will use these data to develop and structure a mathematical model with which to estimate the potential influence of changes due to conflict on the trajectory of HIV and HCV epidemics among FSW and clients. DISCUSSION: The limited data that exists on the effect of conflict on disease transmission provides mixed results. Our study will provide rigorous, timely and context-specific data on HIV and HCV transmission in the setting of conflict. This information can be used to inform the design and delivery of HIV and HCV prevention and care services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».