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Enregistrement W2069846294 · doi:10.1071/sh12153

Examining HIV-related stigma and discrimination in Ghana: what are the major contributors?

2013· article· en· W2069846294 sur OpenAlexaff
Eric Y. Tenkorang, Adobea Yaa Owusu

Notice bibliographique

RevueSexual Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStigma (botany)GonorrheaMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)ThrushGenital wartsSocial stigmaGenitourinary medicineHuman papilloma virusPsychiatrySyphilisCriminologyVirologyCervical cancerCancerPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although AIDS-related stigma and discrimination are considered detrimental to HIV prevention activities, not many studies have attempted to understand stigma and discrimination in sub-Saharan Africa, particularly Ghana. METHODS: Using the 2008 Ghana Demographic and Health Survey and applying the ordinary least-squares technique, this study examined what influences AIDS-related stigma and discrimination among men and women in Ghana. RESULTS: The results indicate that Ghanaian men and women with relatively high knowledge about HIV/AIDS had low stigmatising and discriminatory attitudes (b=-0.097, P<0.01; b=-0.083, P<0.01), respectively. On the other hand, respondents who endorsed more myths about HIV transmission had high stigma and discriminatory attitudes. Women who had ever tested for their HIV serostatus reported significantly lower levels of stigma and discrimination (b=-0.085, P<0.01) compared with those who had not tested for HIV. Individuals who are highly educated, employed and in wealthy households all reported significantly lower levels of stigma and discrimination compared with those who are uneducated, unemployed and in poorer households. CONCLUSION: AIDS-related stigma and discrimination can be reduced by encouraging HIV testing, and ensuring that Ghanaians understand and have factual knowledge regarding the transmission of the disease.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeQualitatif
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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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