Gender differences in experiences of ART services in South Africa: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A mixed methods study exploring gender differences in patient profiles and experiences of ART services, along the access dimensions of availability, affordability and acceptability, in two rural and two urban areas of South Africa. METHODS: Structured exit interviews (n = 1266) combined with in-depth interviews (n = 20) of women and men enrolled in ART care. RESULTS: Men attending ART services were more likely to be employed (29%vs. 20%, P = 0.001) and were twice as likely to be married/co-habiting as women (42%vs. 22%P = 0.001). Men had known their HIV status for a shorter time (mean 32 vs. 36 months, P = 0.021) and were also less likely to disclose their status to non-family members (17%vs. 26%, P = 0.001). From both forms of data collection, a key finding was the role of female partners in providing social support and facilitating use of services by men. The converse was true for women who relied more on extended families and friends than on partners for support. Young, unmarried and unemployed men faced the greatest social isolation and difficulty. There were no major gender differences in the health system (supply side) dimensions of access. CONCLUSIONS: Gender differences in experiences of HIV services relate more to social than health system factors. However, the health system could be more responsive by designing services in ways that enable earlier and easier use by men.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».