Critical Time Intervention to Facilitate Exiting Sex Work: Lessons Learned From a Fidelity Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract IntroductionIndividuals who engage with sex work face barriers to maintaining overall health and well-being such as criminalization, stigmatization, and violence. An emerging approach to facilitating exiting sex work for individuals is through programs applying the Critical Time Intervention (CTI) model. CTI represents a time-limited practice that supports vulnerable individuals during periods of transition. The objectives of this study were to apply an existing CTI fidelity assessment to the sex work exiting program Exit Doors Here (EDH) to (1) report on the program’s fidelity and (2) discuss the effectiveness of CTI for supporting these groups. MethodsTo determine the applicability to the EDH of an existing fidelity assessment tool, we consulted with program staff through in person meetings. Staff highlighted areas for adaptation. We adapted the tool based on this feedback and used it to assess program fidelity by analyzing data from 8 participants’ CTI notes. Fidelity ratings were computed and interpreted according to established guidelines. ResultsConsultations with program staff resulted in adaptations to seven items out of the 12 comprising the fidelity assessment tool. The majority of adaptations surrounded the time-limited nature of CTI and unique needs of the program participants. In regards to the fidelity assessment using the adapted tool, half of the items were ideally implemented, one was well implemented, one was fairly implemented and two were respectively found to be poorly implemented and not implemented at all. Conclusions Difficulties in implementing selected program components with high fidelity can be attributed to specificities of the target population and to contextual factors, which are hard to control from a staff and program standpoint. This assessment reiterates the importance of considering such factors when developing and implementing programs aimed at improving the health and well-being of marginalized women such as those who engage in sex work.
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 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 | 0,068 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».