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Enregistrement W2145365922 · doi:10.1186/1472-698x-10-4

The voluntary HIV counselling and testing service in Kenema District, Sierra Leone, 2004-2006: a descriptive study

2010· article· en· W2145365922 sur OpenAlexaff
Fiona G. Kouyoumdjian, Alhassan L. Seisay, Brima Kargbo, Sheik Humarr Khan

Notice bibliographique

RevueBMC International Health and Human Rights · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoluntary counseling and testingSierra leoneMedicineDescriptive statisticsPublic healthPopulationFamily medicineEnvironmental healthDeveloping countryLogistic regressionData collectionNursingHealth facilityHealth servicesSocioeconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Voluntary counselling and testing (VCT) is an important component of national HIV programs, which are necessary to realize the right to health. VCT data also provide valuable information on regional HIV epidemiology. METHODS: The study examines data on the population that obtained HIV VCT in Kenema District, Sierra Leone, from 2004 to 2006, using descriptive statistics and exploring potential HIV risk factors using bivariate and multivariable logistic regression. Analysis was performed separately for two subpopulations: those accessing VCT routinely as part of antenatal care and those specifically seeking VCT. RESULTS: During this period, 2230 people accessed VCT: 1213 through antenatal testing and 1017 specifically seeking VCT. The HIV prevalence was 0.6% in women presenting for antenatal care, 12.6% in women specifically accessing VCT, and 6.7% in men specifically accessing VCT. In both bivariate and multivariable analyses, being female was statistically significantly associated with testing positive in people specifically seeking VCT. CONCLUSIONS: These data from the VCT service in Kenema will be used to improve the accessibility of HIV testing. Questions raised by the analysis will be used to enhance data collection and to inform further research on risk factors.

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)0,001
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,310 · 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

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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