Programmatic mapping and size estimation of female sex workers, transgender sex workers and men who have sex with men in İstanbul and Ankara, Turkey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Despite a growing HIV threat, there is no definition and characterisation of key populations (KPs), who could be the major drivers of the epidemic in Turkey. We used programmatic mapping to identify locations where KPs congregate, estimate their numbers and understand their operational dynamics to develop appropriate HIV programme implementation strategies. METHODS: Female and transgender sex workers (FSWs and TGSWs), and men who have sex with men (MSM) were studied in İstanbul and Ankara. Within each district, hot spots were identified by interviewing key informants and a crude spot list in each district was developed. The spot validation process was led by KP members who facilitated spot access and interviews of KPs associated with that spot. Final estimates were derived by aggregating the estimated number of KPs at all spots, which was adjusted for the proportion of KPs who visit multiple spots, and for the proportion of KPs who do not visit spots. RESULTS: FSWs were the largest KP identified in İstanbul with an estimate of 30 447 (5.8/1000 women), followed by 15 780 TGSWs (2.9/1000 men) and 11 656 MSM (2.1/1000). The corresponding numbers in Ankara were 9945 FSWs (5.2/1000 women), 1770 TGSWs (1/1000 men) and 5018 MSM (2.5/1000 men). Each KP had unique typologies based on the way they find and interact with sex partners. MSM were mostly hidden and a higher proportion operated through internet and phone-based applications. Night time was the peak time with Friday, Saturday and Sunday being the peak days of activity in both İstanbul and Ankara. CONCLUSIONS: This study has highlighted the presence of a substantial number of FSWs, TGSW and MSM in İstanbul and Ankara. The information obtained from this study can be used to set priorities for resource allocation and provide HIV prevention services where coverage could be the highest.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».