Global income-related inequalities in HIV testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Voluntary counseling and testing (VCT) is an important prevention initiative in reducing HIV/AIDS transmission. Despite current global prevention efforts, many low- and middle-income countries continue reporting low VCT levels. Little is known about the association of within- and between-country socioeconomic inequalities and VCT. Based on the 'inverse equity hypothesis,' this study examines the degree to which low socioeconomic groups in developing countries are disadvantaged in VCT. METHODS: Using recently released data from the 2002 to 2003 World Health Survey (WHS) for 106 705 individuals in 49 countries, this study used multilevel logistic regression to examine the association of individual- and national-level factors with VCT, and whether national economic development moderated the association between individual income and VCT. Individual income was based on country-specific income quintiles. National economic development was based on national gross domestic product per capita (GDP/c). Effect modification was evaluated with the likelihood ratio test (G(2)). Individuals eligible for the VCT question of the WHS were adults between the ages of 18-49 years; women who had given birth in the last 2 years were excluded from this question. RESULTS: VCT was more likely among higher income quintiles and in countries with higher GDP/c. GDP/c moderated the association between individual income and VCT whereby relative income differences in VCT were greater in countries with lower GDP/c (G(2)= 9.21; P= 0.002). Individual socio-demographic characteristics were also associated with the likelihood of a person having VCT. CONCLUSIONS: Relative socioeconomic inequalities in VCT coverage appear to decline when higher SES groups reach a certain level of coverage. These findings suggest that changes to international VCT programs may be necessary to moderate the relative VCT differences between high- and low-income individuals in lower GDP/c nations.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».