The validity of self-reported likelihood of HIV infection among the general population in rural Malawi
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding HIV risk perception is important for designing appropriate strategies for HIV/AIDS prevention, because these interventions often rely on behaviour modification. A key component of HIV risk perception is the individual's own assessment of HIV status, and the extent to which this assessment is correct. However, this issue has received limited attention. OBJECTIVES: To examine the validity of self-reported likelihood of current HIV infection among the general population in rural Malawi. METHODS: As part of a panel household survey, data on behaviour and biomarkers were collected for a population-based sample of approximately 3000 respondents in rural Malawi aged > or = 15 years. Information on self-assessed likelihood of currently having HIV was collected by survey interview. Saliva was obtained from all consenting respondents to assess actual HIV status. RESULTS: Of 2299 survey respondents who assessed their likelihood of being infected with HIV at the time of the survey, 71% were accurate. Most incorrect assessments (88%) were due to respondents overestimating (rather than underestimating) their likelihood of being infected with HIV. Women were less likely than men to correctly assess their HIV status. The two most important predictors of false-positive responses were marital status and self-reported health. CONCLUSIONS: Self-reports of HIV infection were generally valid. Most invalid self-reports were due to overestimating the risk of having HIV. The implications of this finding are highlighted, as they pertain to the design of HIV prevention interventions and the expansion of HIV counselling, testing and treatment programmes in developing countries.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».