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Enregistrement W2030735425 · doi:10.1258/ijsa.2008.008390

A survey of Cambodian health-care providers' HIV knowledge, attitudes and intentions to take a sexual history

2009· article· en· W2030735425 sur OpenAlexafffund
Gail Webber, Nancy Edwards, Ian D. Graham, Carol Amaratunga, Isabelle Gaboury, Virginia Keane, S. Ros, Ian McDowell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Health Services Research FoundationCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésMedicinePsychological interventionSexual historyReproductive healthTheory of planned behaviorHuman immunodeficiency virus (HIV)Health careFamily medicineSexually transmitted diseaseCross-sectional studyNursingEnvironmental healthPopulationControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cambodia has one of the highest prevalence rates of HIV in Asia and is scaling up HIV testing. We conducted a cross-sectional survey with 358 health care providers in Phnom Penh, Cambodia to assess readiness for voluntary testing and counselling for HIV. We measured HIV knowledge and attitudes, and predictors of intentions to take a sexual history using the Theory of Planned Behaviour. Over 90% of health care providers correctly answered knowledge questions about HIV transmission, but their attitudes were often not positive towards people living with HIV. The Theory of Planned Behaviour constructs explained 56% of the variance in intention to take a sexual history: the control providers perceive they have over taking a sexual history was the strongest contributor (51%), while social pressure explained a further 3%. Attitudes about taking a sexual history did not contribute to intention. Interventions with Cambodian health care providers should focus on improving skills in sexual history-taking.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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