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Enregistrement W3080532006 · doi:10.2196/18000

Peer Recruitment Strategies for Female Sex Workers Not Engaged in HIV Prevention and Treatment Services in Côte d’Ivoire: Program Data Analysis

2020· article· en· W3080532006 sur OpenAlexvenueno aff
Oluwasolape Olawore, Hibist Astatke, Tiffany Lillie, Navindra Persaud, Carrie Lyons, Didier Kamali, Rose Wilcher, Stefan Baral

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésOutreachPopulationMedicineCote d ivoireContext (archaeology)Family medicineDescriptive statisticsLeverage (statistics)Sex workEnvironmental healthDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)GeographyEconomic growthSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background In the context of the mostly generalized HIV epidemic in Côte d’Ivoire, key populations bear a higher burden of HIV than that borne by the general reproductive-aged population. Mathematical models have demonstrated the significant potential impact and cost-effectiveness of improving the coverage of HIV prevention and treatment services for key populations in Côte d’Ivoire. However, in 2019, coverage of these services remained limited by multiple intersecting stigmas affecting key populations, necessitating the study of innovative implementation strategies to better meet the needs of those most marginalized. Here, we leverage programmatic data to compare the effectiveness of the enhanced and traditional peer outreach approaches in reaching and providing community HIV testing to female sex workers not readily engaged in HIV prevention and treatment services in Côte d’Ivoire. Objective The aim of this study was to describe the characteristics of female sex workers reached by the LINKAGES project in Côte d’Ivoire with enhanced peer outreach and traditional peer outreach and to compare HIV-related outcomes between the women reached by both strategies. Methods Deidentified routine programmatic data collected as part of LINKAGES Côte d’Ivoire between October 2017 and April 2018 were used in these analyses. Demographic characteristics and HIV indicators including HIV testing history, HIV case-finding, linkage to HIV treatment, and treatment initiation were assessed using descriptive statistics. Differences in these indicators were compared by outreach strategy using Pearson chi-square tests. Results There were 9761 women reached with enhanced peer outreach and routine peer outreach included in these analyses. The overall case-finding rate in the sample was 7.8% (698/8851). Compared with women reached by routine outreach, those reached by enhanced peer outreach were more likely to have previously been tested for HIV (enhanced: 1695/2509, 67.6%; routine: 4302/7252, 60.0%; χ21=43.8; P=.001). The enhanced peer outreach approach was associated with a higher HIV case-finding rate (enhanced: 269/2507 10.7%; routine: 429/6344, 6.8%; χ21=32.3; P=.001), higher proportion of linkage to treatment (enhanced: 258/269, 95.9%; routine: 306/429, 71.3%; χ21=64.4; P=.001), and higher proportion of treatment initiation (enhanced: 212/269, 78.8%; routine: 315/429, 73.3%; χ21=2.6; P=.11). Women reached by both approaches were categorized as high risk for HIV-related behaviors such as condomless sex and number of sex acts in the previous week. Conclusions These analyses suggest that the novel peer-referral strategy, the enhanced peer outreach approach, was effective in reaching female sex workeres in Côte d’Ivoire with demonstrated acquisition risks for HIV and who had not been effectively engaged by routine outreach approaches. Scaling up novel strategies such as enhanced peer outreach in the context of differentiated service models may be needed to optimize HIV prevention and treatment outcomes for key populations in Côte d’Ivoire.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,231

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,224
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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