Quantifying Delay in First Contact With HIV Programs Among Young Women Engaged in Sex Work in Mombasa, Kenya: A Time-To-Event Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young women engaged in sex work (YSW) experience a disproportionately high burden of HIV, yet most HIV programs for sex workers are not designed to reach YSW. METHODS: Longitudinal data from the start of sex work are infeasible, but cross-sectional surveys may help identify "contact gaps." We used data from the 2015 Transitions Study, a cross-sectional survey of sexually active women aged 14-24 who self-identified as a sex worker in Mombasa, Kenya. We created a virtual cohort using self-reported event timing described relative to the survey date. We quantified the time from self-identification as sex worker to the initial program contact ("contact gap") and employed time-to-event analyses to estimate and characterize factors associated with the rate of program contact. RESULTS: Of 392 YSW included in the time-to-event analyses, only 47 (12%) reported program contact, with a median time of 12 months (interquartile range: 2‒24). The rate of program contact per 100 person-months was 0.52 [95% confidence interval (CI): 0.38 to 0.68], and when applied to the estimated population size of YSW in Mombasa, the minimum contact gap was 11,532 person-years. A shorter contact gap was associated with older age when first negotiated money for sex [adjusted hazard ratio: 1.2 (95% CI: 1.0 to 1.5)] and perceiving earning money through sex work as easy [11.5 (2.8 to 47.7)]. CONCLUSIONS: A large contact gap highlights the need to reshape HIV prevention services for YSW across their life course. Despite limitations, cross-sectional data could help estimate the contact gap and support program monitoring and evaluation.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».