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Enregistrement W2012901427 · doi:10.1515/ijamh-2013-0024

Leveraging microfinance to impact HIV and financial behaviors among adolescents and their mothers in West Bengal: a cluster randomized trial

2013· article· en· W2012901427 sur OpenAlexaff
Freya Spielberg, Benjamin T. Crookston, Sheila Chanani, Jaewhan Kim, Sean Kline, Bobbi Gray

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adolescent Medicine and Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensReach Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCondomBehavior change communicationMicrofinanceRandomized controlled trialCluster (spacecraft)Human immunodeficiency virus (HIV)MedicineDemographyWest bengalCluster randomised controlled trialEnvironmental healthFamily medicinePsychologySocioeconomicsPopulationEconomic growthSurgeryEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microfinance can be used to reach women and adolescent girls with HIV prevention education. We report findings from a cluster-randomized control trial among 55 villages in West Bengal to determine the impact of non-formal education on knowledge, attitudes and behaviors for HIV prevention and savings. Multilevel regression models were used to evaluate differences between groups for key outcomes while adjusting for cluster correlation and differences in baseline characteristics. Women and girls who received HIV education showed significant gains in HIV knowledge, awareness that condoms can prevent HIV, self-efficacy for HIV prevention, and confirmed use of clean needles, as compared to the control group. Condom use was rare and did not improve for women. While HIV testing was uncommon, knowledge of HIV-testing resources significantly increased among girls, and trended in the positive direction among women in intervention groups. Conversely, the savings education showed no impact on financial knowledge or behavior change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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