Factors associated with HIV and syphilis infection among female sex workers in three cities in Papua New Guinea: findings from Kauntim mi tu, a biobehavioral survey
Notice bibliographique
Résumé
Background In this paper, factors associated with HIV and syphilis infection in three cities in Papua New Guinea are explored. METHODS: Respondent-driven sampling surveys among FSW in Port Moresby, Lae, and Mt. Hagen (2016-17) were conducted. FSW who were aged ≥12 years, who were born female, who spoke English or Tok Pisin and who had sold or exchanged vaginal sex in the past 6 months were eligible to participate. Participants were interviewed face-to-face and offered rapid HIV and syphilis testing. Survey logistic procedures were used to identify factors associated with HIV and syphilis infection, including modern contraception use, physical violence and having a casual male partner. Weighted data analysis was conducted. RESULTS: Overall, 2901 FSW (Port Moresby, 673; Lae, 709; and Mt. Hagen, 709) were enrolled in the study. HIV prevalence was 15.2% in Port Moresby, 11.9% in Lae and 19.6% in Mt. Hagen. Factors associated with HIV varied by city; for example, use of modern contraception in Port Moresby, experiences of physical violence in Lae and ever having tested for HIV in Mt. Hagen. No one variable was associated with HIV in all cities. Prevalence of syphilis infection was 7.1%, 7.0%, and 3.0% in Port Moresby, Lae, and Mt. Hagen, respectively. Factors associated with syphilis infection also varied by city and were only significant in Lae. CONCLUSION: The different factors associated with HIV and syphilis infection in each city highlight the complex HIV and syphilis epidemics among FSW and the importance of conducting surveys in multiple locations and developing local interventions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».