Childbearing Intentions of HIV-Positive Women of Reproductive Age in Soweto, South Africa: The Influence of Expanding Access to HAART in an HIV Hyperendemic Setting
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We investigated whether the intention to have children varied according to HIV status and use of highly active antiretroviral therapy (HAART) among women in Soweto, South Africa. METHODS: We used survey data from 674 women aged 18 to 44 years recruited from the Perinatal HIV Research Unit in Soweto (May through December 2007); 217 were HIV-positive HAART users (median duration of use = 31 months; interquartile range = 28, 33), 215 were HIV-positive and HAART-naive, and 242 were HIV negative. Logistic regression models examined associations between HIV status, HAART use, and intention to have children. RESULTS: Overall, 44% of women reported intent to have children, with significant variation by HIV status: 31% of HAART users, 29% of HAART-naive women, and 68% of HIV-negative women (P < .001). In adjusted models, HIV-positive women were nearly 60% less likely to report childbearing intentions compared with HIV-negative women (for HAART users, adjusted odds ratio [AOR] = 0.40; 95% confidence interval [CI] = 0.23, 0.69; for HAART-naive women, AOR = 0.35; 95% CI = 0.21, 0.60), with minimal differences according to use or duration of HAART. CONCLUSIONS: Integrated HIV, HAART, and reproductive health services must be provided to support the rights of all women to safely achieve their fertility goals.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».