Understanding HIV transmission risk behavior among HIV-infected South Africans receiving antiretroviral therapy: An Information—Motivation—Behavioral Skills Model analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The current study applied the Information-Motivation-Behavioral Skills (IMB) model (Fisher & Fisher, 1992; Fisher & Fisher, 1993) to identify factors associated with human immunodeficiency virus (HIV) transmission risk behavior among HIV-infected South Africans receiving antiretroviral therapy (ART), a population of considerable significance for curtailing, or maintaining, South Africa's generalized HIV epidemic. METHODS: HIV prevention information, HIV prevention motivation, HIV prevention behavioral skills, and HIV transmission risk behavior were assessed in a sample of 1,388 South Africans infected with HIV and receiving ART in 16 clinics in KwaZulu-Natal, South Africa. RESULTS: Findings confirmed the assumptions of the IMB model and demonstrated that HIV prevention information and HIV prevention motivation work through HIV prevention behavioral skills to affect HIV transmission risk behavior in this population. Subanalyses confirmed these relationships for HIV transmission risk behavior overall and for HIV transmission risk behavior with partners perceived to be HIV-negative or HIV-status unknown. A consistent pattern of gender differences showed that for men, HIV prevention information and HIV prevention motivation may have direct links with HIV preventive behavior, whereas for women, the effect of HIV prevention motivation works through HIV prevention behavioral skills to affect HIV preventive behavior. CONCLUSION: These IMB model-based findings suggest directions for HIV prevention interventions with South African men and women living with HIV and on ART as an important component of overall strategies to contain South Africa's generalized HIV epidemic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».