Results of community-based TB and HIV screening among transgender women and male sex workers in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
In Pakistan and globally, a large proportion of people with TB who are not receiving treatment are key populations with poor access to diagnosis and care. Transgender women and male sex workers (MSW) are heavily stigmatized and marginalized groups. While HIV rates are well documented among these key populations, little such data exists for TB. We engaged local organizations working with transgender women and MSW communities in Karachi and five urban cities in Sindh Province. People from the communities served as screening facilitators and treatment supporters. Verbal screening was followed by testing with Xpert MTB/RIF and HIV testing was offered. People with TB were supported through treatment. We screened 18,272 transgender women and 24,253 MSW. 8,921 (21.0%) individuals had presumptive TB and 7,472 (83.8%) provided sputum samples. We detected 438 (5.9%) people with positive results including 140 transgender women and 298 MSW. Including people diagnosed clinically, 625 people with TB were identified and 98.1% initiated treatment. Overall, 1.5% of people screened had TB, 1.7% among MSW and 1.1% among transgender women. Of 1,508 people tested for HIV, 243 had HIV infection (HIV+). The rates of TB among HIV+ transgender women (8.8%) were slightly lower than among MSW (10.3%). Previously, few attempts have been made to address TB in transgender women and MSW. Our work shows that these groups carry a significant burden of both TB and HIV in Pakistan and do not regularly access services. Effective interventions should include the engagement of community leaders and peers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».