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Enregistrement W2137788141 · doi:10.1136/sextrans-2011-050108.229

P1-S6.05 Influence of social support networks on the HIV transmission risk behaviours of people living with HIV in Manitoba, Canada

2011· article· en· W2137788141 sur OpenAlexaffabout
Alun Cameron

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Transmission (telecommunications)GerontologySocial supportEnvironmental healthVirologyTelecommunicationsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For people living with HIV/AIDS (PLWHA) positive social support networks (SSNs) can help improve quality of life, overall well-being, coping, and decrease mood disturbance, morbidity, mortality, sexual and substance associated HIV transmission risk factors. However, HIV diagnosis can cause a negative change in SSNs leading to social isolation (actual/perceived) and increase risk of HIV transmission behaviours. Having an effective strategy to encourage the development/maintenance of SSNs may have a positive effect upon the health outcomes and HIV transmission risk behaviours of PLWHA. Objective To describe the SSNs of Manitobans living with HIV/AIDS (MLHA) and determine the influence of SSNs on transmission risk behaviour. The relationship between independent variable (size and type of SSNs- positive/negative) and dependant variables (sexual risk behaviour, and alcohol, injection and non-injection drug use) was examined. Control variables included: age, gender, ethnicity, time since diagnosis, and sexual orientation. This data was collected in the Positive Prevention Study (PPS), a cross-sectional survey which included 135 MLHA aged 18 plus. The PPS assessed a broad list of transmission related determinants and only enrolled people if they were aware of their HIV diagnosis for at least 6 months, allowing for analysis of sustained positive behavioural changes. For this analysis SAS statistical software was used. Analysis of variance was done between the size and type (positive/negative) of SSNs and the chosen transmission risk behaviours; sexual behaviour, alcohol use, injection and non-injection drug use. Analysis of covariance was conducted with independent, dependent and control variables. Multiple regression analysis was run with independent and dependent variables to determine any relation. Level of social support achievable depends on one's attachment to those in their SSN and the role they play. It is not just the quantity of people but also the quality of relationships (eg, frequency, perceived support) that defines the success of SSNs. Not all SSNs are positive; some types may increase transmission risk behaviour. Only positive SSNs (regardless of size) are associated with avoidance of transmission risk behaviours. The results of this study help to assess the degree to which SSNs affect the sustainability of long-term secondary prevention measures, and thus inform groups offering services to MLHA with local scientific evidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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