Migration is Associated With Increased HIV Vulnerability Among Young Transgender Women in Lima, Peru
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Latin America-amid its largest mass migration-has seen minimal progress in curbing new HIV infections. Transgender women (TW) in the region are disproportionately affected, but scant data examine HIV vulnerabilities alongside migration. METHODS: Between February and July 2022, 211 young TW ages 16-24 in Lima participated in a cross-sectional quantitative study accompanied by serological testing (HIV, syphilis, chlamydia, gonorrhea, hepatitis B). Bivariate tests compared HIV and STI prevalence and related vulnerabilities among migrants to nonmigrants. Poisson regression modeling estimated the association between time in Lima (nonmigrant, 0-1 years, 2-5 years, ≥6 years) and HIV vulnerabilities (condom use). FINDINGS: Of 204 young TW, 110 were migrants to Lima (54%); 45% arrived in Lima ≤5 years ago. Most migrants were Peruvian (70% from Jungle regions); 14% were from Venezuela. HIV prevalence was 44% among migrants and 39% among nonmigrants ( P = 0.67). Compared with nonmigrants, migrants had higher prevalence of lifetime syphilis (65% vs 41%; P < 0.01) and poor health care access (29% vs 12% no medical insurance), lifetime sex work (78% vs 55%; P < 0.01) and sex work in past 30 days, (42% vs 8%; P < 0.01), and client violence (23% vs 6%; P < 0.01). Migrants arriving in Lima 0-1 years ago were more likely to report past 6-month condomless anal sex compared with nonmigrants (adjusted prevalence ratio = 1.54; 95% confidence interval = 1.02 to 2.32). CONCLUSIONS: Young TW face high rates of HIV and STIs, with vulnerabilities persisting even after resettlement for migrants. There is an urgent need for expanded HIV prevention and care for these women and sustained health and social services for migrants in urban centers postmigration.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».