War and HIV: Sex and gender differences in risk behaviour among young men and women in post-conflict Gulu District, Northern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing knowledge of the dynamics of HIV infection during conflict, far less is known about the period that follows cessation of hostilities and its implications for population health. This study sought to fill a lacuna in epidemiological evidence by examining HIV infection and related vulnerabilities of young people living in resource-scarce, post-emergency transit camps that are now home to thousands of displaced people following two decades of war in northern Uganda. In 2010, a cross-sectional demographic and behavioural survey was conducted with 384 transit camp residents aged 15-29 years old in Gulu District. Biological specimens were collected for rapid and confirmatory HIV testing. Separate multivariable logistic regression models by sex identified risk factors for HIV infection. HIV prevalence was 15.6% (95% confidence interval [CI]: 10.8%, 21.6%) among females and 9.9% (95% CI: 6.1%, 15.0%) among males. The strongest correlate of HIV infection among men was a non-consensual sexual debut (adjusted odds ratio [AOR] 3.24; 95% CI: 1.37-7.67), and having practiced dry sex (AOR 7.62; 95% CI: 1.56-16.95) was the strongest correlate among women. Conflict-affected men and women experience vulnerability to HIV infection in different ways than may have originally been understood. Post-conflict programme planners must therefore design and implement contextualised, evidence-based responses to HIV that are sensitive to gender and cultural issues.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».