Need, demand and missed opportunities for integrated reproductive health–HIV care in Kenya and Swaziland
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about the need and demand for integrated reproductive health and HIV services at the population level. DESIGN: Descriptive data analysis of household surveys collected by the Integra Initiative. METHODS: Household surveys were conducted among 18-49-year-olds in Kenya (N = 1752) and Swaziland (N = 779) in 2009. Data on fertility intentions, contraceptive use, sexual behaviours and HIV testing were used to determine unmet needs. Demand for integrated services was defined as wanting reproductive health services with HIV/sexually transmitted infection (STI) services within one visit. RESULTS: At the population level, family planning needs (90%) were higher than HIV/STI prevention needs: 53% (women) and 75% (men). Fewer had unmet family planning needs through non-use of contraceptives: 17% (women) and 27% (men); versus unmet HIV/STI prevention needs through inconsistent condom use: 48 and 26% of women; 51 and 32% of men in Kenya and Swaziland, respectively. Dual need was higher for men: 64% (Kenya) and 73% (Swaziland) versus women (48%) with more unmet in Kenya (43%) compared to Swaziland (25%). Missed opportunities for integrated service provision were high among women: 49 and 57% with unmet family planning needs; and 55 and 32% with unmet HIV/STI prevention needs in Kenya and Swaziland, respectively, used services, but did not receive the needed service. Most men with unmet needs were non-service users. Approximately a quarter of women wanted and received integrated reproductive health-HIV/STI services in both countries. CONCLUSIONS: Demand creation at the community level and provider-initiated integrated service provision are needed, using different strategies for men and women, to address substantial family planning and HIV/STI prevention needs.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».