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Enregistrement W4288068571 · doi:10.2196/32286

Strategies to Identify and Reach Young Women Who Sell Sex With HIV Prevention and Care Services: Lessons Learnt From the Implementation of DREAMS Services in Two Cities in Zimbabwe

2022· article· en· W4288068571 sur OpenAlexvenueno aff
Sungai T. Chabata, Rumbidzo Makandwa, Bernadette Hensen, Phillis Mushati, Tarisai Chiyaka, Sithembile Musemburi, Joanna Busza, Sian Floyd, Isolde Birdthistle, James Hargreaves, Frances M. Cowan

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésOutreachRespondentReferralMedicineSex workFamily medicineGeneral partnershipHuman immunodeficiency virus (HIV)BusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young women who sell sex (YWSS), are underserved by available HIV prevention and care services. The Determined, Resilient, Empowered, AIDS-free, Mentored and Safe (DREAMS) Partnership aimed to reduce the risk of HIV acquisition among vulnerable populations of adolescent girls and young women, including YWSS, in 10 sub-Saharan African countries. We describe 2 methods, respondent-driven sampling (RDS) and peer outreach, used to refer YWSS for DREAMS services in Zimbabwe, and compare the characteristics and engagement of YWSS referred to these services by each method. We hypothesized that RDS would identify YWSS at higher risk of HIV and those who were less engaged with HIV prevention and care services than peer outreach. OBJECTIVE: We aimed to compare respondent-driven sampling and peer outreach in recruiting and referring high-risk populations for HIV prevention and care services. METHODS: We used RDS, a sampling method designed to reach a representative sample of the network of key populations, and peer outreach, a programmatic approach to identify, reach, and refer YWSS for DREAMS between April and July 2017, and January 2017 and July 2018, respectively, in 2 cities in Zimbabwe. For RDS, we conducted detailed mapping to understand sex work typology and geography, and then purposively selected 10 "seed" participants in each city to initiate RDS. For peer outreach, we initiated recruitment through 18 trained and age-matched peer educators using youth-tailored community mobilization. We described the characteristics and service engagement of YWSS who accessed DREAMS services by each referral approach and assessed the association of these characteristics with referral approach using the chi-square test. Analysis was performed with and without restricting the period when RDS took place. We estimated the relative incremental costs of recruiting YWSS using each strategy for referral to DREAMS services. RESULTS: Overall, 5386 and 1204 YWSS were referred for DREAMS services through peer outreach and RDS, respectively. YWSS referred through RDS were more likely to access DREAMS services compared to YWSS referred through peer outreach (501/1204, 41.6% vs 930/5386, 17.3%; P<.001). Regardless of referral approach, YWSS who accessed DREAMS had similar education levels, and a similar proportion tested HIV negative and reported not using a condom at the last sex act. A higher proportion of YWSS accessing DREAMS through RDS were aged 18-19 years (167/501, 33.3% vs 243/930, 26.1%; P=.004) and more likely to be aware of their HIV status (395/501, 78.8% vs 396/930, 42.6%; P<.001) compared to those accessing DREAMS services through peer outreach. The incremental cost per young woman who sells sex recruited was US $7.46 for peer outreach and US $52.81 for RDS. CONCLUSIONS: Peer outreach and RDS approaches can reach and refer high-risk but different groups of YWSS for HIV services, and using both approaches will likely improve reach. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): RR2-DOI 10.1186/s12889-018-5085-6.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,384 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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