Equity in HIV testing: evidence from a cross-sectional study in ten Southern African countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV testing with counseling is an integral component of most national HIV and AIDS prevention strategies in southern Africa. Equity in testing implies that people at higher risk for HIV such as women; those who do not use condoms consistently; those with multiple partners; those who have suffered gender based violence; and those who are unable to implement prevention choices (the choice-disabled) are tested and can have access to treatment. METHODS: We conducted a household survey of 24,069 people in nationally stratified random samples of communities in Botswana, Lesotho, Malawi, Mozambique, Namibia, South Africa, Swaziland, Tanzania, Zambia, and Zimbabwe. We asked about testing for HIV in the last 12 months, intention to test, and about HIV risk behaviour, socioeconomic indicators, access to information, and attitudes related to stigma. RESULTS: Across the ten countries, seven out of every ten people said they planned to have an HIV test but the actual proportion tested in the last 12 months varied from 24% in Mozambique to 64% in Botswana. Generally, people at higher risk of HIV were not more likely to have been tested in the last year than those at lower risk, although women were more likely than men to have been tested in six of the ten countries. In Swaziland, those who experienced partner violence were more likely to test, but in Botswana those who were choice-disabled for condom use were less likely to be tested. The two most consistent factors associated with HIV testing across the countries were having heard about HIV/AIDS from a clinic or health centre, and having talked to someone about HIV and AIDS. CONCLUSIONS: HIV testing programmes need to encourage people at higher risk of HIV to get tested, particularly those who do not interact regularly with the health system. Service providers need to recognise that some people are not able to implement HIV preventive actions and may not feel empowered to get themselves tested.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».