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Enregistrement W2144795401 · doi:10.1093/heapol/czt075

What lies behind gender inequalities in HIV/AIDS in sub-Saharan African countries: evidence from Kenya, Lesotho and Tanzania

2013· article· en· W2144795401 sur OpenAlexafffund
Drissa Sia, Yentéma Onadja, Arijit Nandi, Anne Foro, Timothy F. Brewer

Notice bibliographique

RevueHealth Policy and Planning · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHIV/AIDS Impact and Responses
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésTanzaniaDeveloping countryHuman immunodeficiency virus (HIV)InequalityEconomic growthGender inequalityDevelopment economicsPolitical scienceSocioeconomicsGeographyMedicineSociologyVirologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within sub-Saharan Africa, women are disproportionately at risk for acquiring and having human immunodeficiency virus (HIV)/acquired immunodeficiency syndrome (AIDS). It is important to clarify whether gender inequalities in HIV prevalence in this region are explained by differences in the distributions of HIV risk factors, differences in the effects of these risk factors or some combination of both. We used an extension of the Blinder-Oaxaca decomposition approach to explain gender inequalities in HIV/AIDS in Kenya, Lesotho and Tanzania using data from the demographic and health and AIDS indicator surveys. After adjusting for covariates using Poisson regression models, female gender was associated with a higher prevalence of HIV/AIDS in Kenya [prevalence ratio (PR) = 1.73, 95% confidence interval (CI) = 1.33, 2.23 in 2003] and Lesotho (PR = 1.39, 95% CI = 1.20, 1.62 in 2004/05), but not in Tanzania. Decomposition analyses demonstrated two distinct patterns over time. In Tanzania, the gender inequality in HIV/AIDS was explained by differences in the distributions of HIV risk factors between men and women. In contrast, in Kenya and Lesotho, this inequality was partly explained by differences in the effects across men and women of measured HIV/AIDS risk factors, including socio-demographic characteristics (age and marital status) and sexual behaviours (age at first sex); these results imply that gender inequalities in HIV/AIDS would persist in Kenya and Lesotho even if men and women had similar distributions of HIV risk factors. The production of gender inequalities may vary across countries, with inequalities attributable to the unequal distribution of risk factors among men and women in some countries and the differential effect of these factors between groups in others. These different patterns have important implications for policies to reduce gender inequalities in HIV/AIDS.

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)0,005
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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations63
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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