Findings from a participatory mapping study to increase HIV and STI testing with female sex professionals in Pointe Noire, Congo
Notice bibliographique
Résumé
Background Sex workers are disproportionately affected by HIV and sexually transmitted infections (STI) in the Republic of Congo. We conducted a one-group pre-post test participatory mapping (PM) intervention to increase HIV/STI testing uptake with female sex professionals (FSP) in Pointe Noire, Congo. Methods We engaged a peer-driven sample of FSP in Pointe Noire in a 2-day PM intervention. Voluntary HIV and STI testing and treatment was offered at Time 2 (T2) (directly post-intervention) until Time 3 (T3) (8-week post intervention). To measure HIV/STI testing changes between Time 1 (T1) (baseline, lifetime HIV/STI testing), T2, and T3, we used a generalized estimating equation model with robust standard errors, using an unstructured correlation matrix to account for within-subject correlations. Results Among n = 99 participants (mean age: 25.5, standard deviation = 6.5), in analyses adjusted for age and sex work duration, there were significant increases at T2 in uptake of HIV testing (adjusted Odds Ratio [aOR] = 2.42; 95% CI = 1.31–4.48) and STI testing (aOR = 2.40; 95% CI = 1.27–4.54), as well as at T3 (HIV testing: aOR = 7.37; 95% CI = 2.82–19.23, STI testing: aOR = 5.88; 95% CI = 2.82–12.24), compared to baseline. Conclusions Findings signal the promise of community-based approaches such as participatory mapping for increasing HIV/STI testing uptake with FSP in Pointe Noire.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».