A peer-educator driven approach for sampling populations at increased mpox risk in the Democratic Republic of the Congo: Implications for surveillance and response
Notice bibliographique
Résumé
The epidemiological risk factors associated with mpox acquisition and severity in the Democratic Republic of the Congo (DRC) are changing. We assessed perceived mpox risk, and behavioral, clinical and sexual histories among key populations at risk of acquisition through sexual contact. Here, we describe a sampling strategy to enroll participants considered to be at increased risk for mpox infection - men who have sex with men (MSM) and sex workers (SW) - in three urban centers in the DRC. Through the combined approach of time-location sampling with peer educators and respondent-driven sampling, a mixed cohort of 2826 individuals including self-identified MSM (n = 850), SW (n = 815), both MSM and SW (n = 118) and non-MSM, non-SW individuals (n = 1043) were enrolled in Kinshasa, Kinshasa province, Kenge, Kwango province, and Goma, North Kivu province, from March-August 2024. Of these, over 90% were reached through peer educators. The odds of sampling SW individuals were higher at bars/clubs than traditional health facilities. Conversely, the odds of enrolling MSM were highest at selected health facilities. Modifications to the sampling approach were introduced in Kenge and Goma, but these did not affect the enrollment of MSM or SW participants. Ultimately, the selection of, and collaboration with, well-integrated peer educators was the most important facet of this sampling strategy. As the definitions of at-risk populations continue to change for mpox, we demonstrate a functional approach to quickly surveying otherwise hard-to-reach groups for both public health surveillance activities and response.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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 ».