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.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».