Family quality of life in families affected by HIV: the perspective of HIV-positive mothers
Notice bibliographique
Résumé
The HIV infection of a family member can impact family quality of life (FQoL). The objectives of this study are to (1) describe patterns of FQoL among mothers living with HIV (MLHIV) and (2) identify key factors associated with FQoL in families affected by HIV. Recruitment took place in HIV-specialized clinics and community organizations. A 100 MLHIV and 67 of their children participated in this study. Mothers were on average 40.8 years old and reported having an average of two dependent children at home (M = 2.1, SD = 1.0). Participating children were 16.2 years old, on average. Half of the children were boys (50.8%). More than half were aware of their mother's positive HIV status (68.2%) and 19.7% were diagnosed with HIV. All HIV-positive children were aware of their status. A latent profile analysis was performed on the five continuous indicators of FQoL, and three main profiles of self-reported FQoL among MLHIV were established: high FQoL (33%), moderate FQoL (58%), and low FQoL (9%). Among the mothers' characteristics, education, physical functioning, social support, and resilience increased FQoL, while anxiety and irritability decreased FQoL. Among the children's characteristics, resilience followed the FQoL profile. A trend was observed toward children's greater awareness of the mother's HIV status in high and low FQoL profiles. Additionally, irritability tended to be higher within the lower FQoL profile. FQoL profiles can be used to identify families needing special care, particularly for family interventions with both parents and children. Other relevant indicators must be studied (e.g., closeness and support between family members, availability and accessibility of care, family structure, father-child relationships, and medical condition of the mother) and longitudinal research conducted to estimate the direction of causality between FQoL profile and individual family member characteristics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».