Coping strategies of HIV-affected households in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV and negative coping mechanisms have a cyclical relationship. HIV infections may lead to the adoption of coping strategies, which may have undesired, negative consequences. We present data on the various coping mechanisms that HIV-affected households in Ghana resort to. METHODS: We collected data on coping strategies, livelihood activities, food consumption, and asset wealth from a nationally representative sample of 1,745 Ghanaian HIV-affected households. We computed coping strategies index (CSI), effective dependency rate, and asset wealth using previously validated methodologies. RESULTS: Various dehumanizing coping strategies instituted by the HIV-affected households included skipping an entire day's meal (13%), reducing portion sizes (61.3%), harvesting immature crops (7.6%), and begging (5.6%). Two-thirds of the households were asset poor. Asset-poor households had higher CSI than asset-rich households (p <0.001). CSI were also higher among female-headed households and lower where the education level of the household head is higher. Households caring for chronically ill members recorded higher CSI in comparison with their counterparts without the chronically ill (p < 0.05). CONCLUSIONS: Institution of degrading measures by HIV-affected households in reaction to threat of food insecurity was prevalent. The three most important coping strategies used by households were limiting portion size (61.3%), reducing number of meals per day (59.5%) and relying on less expensive foods (56.2%). The least employed strategies included household member going begging (5.6%), eating elsewhere (8.7%) and harvesting immature crop (7.6%). Given that household assets, and caring for the chronically ill were associated with high CSI, a policy focusing on helping HIV-affected households gradually build up their asset base, or targeting households caring for chronically ill member(s) with conditional household-level support may be reasonable.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».