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Enregistrement W2115979629 · doi:10.1177/1090198109335654

Future HIV Vaccine Acceptability Among Young Adults in South Africa

2009· article· en· W2115979629 sur OpenAlexaff
Jennifer N. Sayles, Catherine MacPhail, Peter A. Newman, William E. Cunningham

Notice bibliographique

RevueHealth Education & Behavior · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCenter for HIV Identification, Prevention, and Treatment Services, University of California, Los AngelesNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Center on Minority Health and Health DisparitiesU.S. Public Health ServiceNational Institute of Mental HealthNational Institutes of HealthUniversity of California, Los AngelesNational Institute on Aging
Mots-clésMedicineHIV vaccineStigma (botany)Focus groupPublic healthDeveloping countryEnvironmental healthFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Vaccine trialNursingPsychiatryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Developing and disseminating a preventive HIV vaccine is a primary scientific and public health objective. However, little is known about HIV vaccine acceptability in the high-prevalence setting of South Africa- where young adults are likely to be targeted in early dissemination efforts. This study reports on six focus groups ( n = 42) conducted in 2007 with South Africans aged 18 to 24 years. A deductive framework approach is used to identify key motivators and barriers to future HIV vaccine uptake. Participants identify HIV testing, HIV stigma, mistrust of the health care system, and concerns about sexual disinhibition as barriers to vaccine uptake. For women, family members and friends are strong motivators for vaccine uptake, whereas men are more likely to see vaccines as an opportunity to stop using HIV prevention strategies such as condoms and partner reduction. Implications of these findings for developing HIV vaccine dissemination strategies and policy in South Africa are discussed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations43
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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