Understanding socio-sexual networks: critical consideration for HIVST intervention planning among men who have sex with men in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV self-testing (HIVST) has emerged as a way of reaching individuals who may be less likely to access testing, including men who have sex with men (MSM). Understanding the social networks of MSM is key to tailoring interventions, such as HIVST, for particular locations. METHODS: We undertook a socio-sexual network study to characterize and identify patterns of connection among MSM and inform an HIVST intervention in three sites in Kenya. Community researchers in each site selected eight seeds to complete a demographic form and network surveys for 15 each of their sexual and social network members. Seeds recruited three respondents, including two regular service users and one MSM who was "unreached" by the program, who then each identified three respondents, resulting with data on 290 individuals. RESULTS: Findings illustrate the interconnectedness of community-based organization (CBO) members and non-members. In networks where a majority of members had a CBO membership, members had better contacts with programs and were more likely to have accessed health services. Larger networks had more HIV testing and seeds with frequent testing had a positive influence on their network members also being tested frequently. HIVST was tried in very few networks. Almost all network members were willing to use HIVST. CONCLUSION: Willingness to use HIVST was nearly universal and points to the importance of networks for reaching individuals not enrolled in programs. Network analysis can help in understanding which type of networks had higher testing and how network-based approaches can be useful to promote HIVST in certain contexts.
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 | 0,009 | 0,028 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».