Prevalence and correlates of anal intercourse among female sex workers in eSwatini
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As HIV is very effectively acquired during condomless receptive anal intercourse (AI) with serodiscordant and viremic partners, the practice could contribute to the high prevalence among female sex workers (FSW) in eSwatini (formerly known as Swaziland). We aim to estimate the proportion reporting AI (AI prevalence) among Swazi FSW and to identify the correlates of AI practice in order to better inform HIV prevention interventions among this population. METHODS: Using respondent-driven sampling (RDS), 325 Swazi FSW were recruited in 2011. We estimated the prevalence of AI and AI with inconsistent condom use in the past month with any partner type, and inconsistent condom use during AI and vaginal intercourse (VI) by partner type. Univariate and multivariable logistic regression models were used to identify behavioural and structural correlates associated with AI and AI with inconsistent condom use. RESULTS: RDS-adjusted prevalence of AI and AI with inconsistent condom use was high, at 44%[95% confidence interval (95%CI):35-53%]) and 34%[95%CI:26-42%], respectively and did not vary by partner type. HIV prevalence was high in this sample of FSW (70%), but knowledge that AI increases HIV acquisition risk low, with only 10% identifying AI as the riskiest sex act. Those who reported AI were more likely to be better educated (adjusted odds ratio(aOR) = 1.92[95%CI:1.03-3.57]), to have grown up in rural areas (aOR = 1.90[95%CI:1.09-3.32]), have fewer new clients in the past month (aOR = 0.33[95%CI:0.16-0.68]), and for last sex with clients to be condomless (aOR = 2.09[95%CI:1.07-4.08]). Although FSW reporting AI in past month were more likely to have been raped (aOR = 1.95[95%CI:1.05-3.65]) and harassed because of being a sex worker (aOR = 2.09[95%CI:1.16-3.74]), they were also less likely to have ever been blackmailed (aOR = 0.50[95%CI:0.25-0.98]) or been afraid to walk in public places (aOR = 0.46[95%CI:0.25-0.87]). Correlates of AI with inconsistent condom use were similar to those of AI. CONCLUSIONS: AI is commonly practised and condom use is inconsistent among Swazi FSW. Sex act data are needed to determine how frequently AI is practiced. Interventions to address barriers to condom use are needed, as are biomedical interventions that reduce acquisition risk during AI.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».