Factors Associated with Usage of Oral-PrEP among Female Sex Workers in Nairobi, Kenya, Assessed by Self-Report and a Point-of-Care Urine Tenofovir Immunoassay
Notice bibliographique
Résumé
Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is highly effective at reducing HIV acquisition. We aimed to estimate usage of oral-PrEP, and factors associated with adherence among female sex workers (FSWs) in Nairobi, Kenya, using a novel point-of-care urine tenofovir lateral flow assay (LFA). The Maisha Fiti study randomly selected FSWs from Sex Worker Outreach Program clinics in Nairobi. Data were collected from 1003 FSWs from June-October 2019, including surveys on self-reported oral-PrEP adherence. Adherence was also measured using the LFA for HIV-negative FSWs currently taking oral-PrEP. Informed by a social-ecological theoretical framework, we used hierarchical multivariable logistic regression models to estimate associations between individual, interpersonal/community, and structural/institutional-level factors and either self-reported or LFA-assessed adherence. Overall, 746 HIV-negative FSWs aged 18-40 participated in the study, of whom 180 (24.1%) self-reported currently taking oral-PrEP. Of these, 56 (31.1%) were adherent to oral-PrEP as measured by LFA. In the multivariable analyses, associations with currently taking oral-PrEP included having completed secondary education, high alcohol/substance use, feeling empowered to use PrEP, current intimate partner, no recent intimate partner violence, having support from sex worker organisations, experiencing sex work-related stigma, and seeking healthcare services despite stigma. Associations with oral-PrEP LFA-measured adherence measured included having only primary education, experience of childhood emotional violence, belonging to a higher wealth tertile, and being nulliparous. Oral-PrEP adherence, measured by self-report or objectively, is low among FSWs in Nairobi. Programs to improve oral-PrEP usage among FSWs should work to mitigate social and structural barriers and involve collaboration between FSWs, healthcare providers and policymakers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».