A systematic review and meta-analysis of quantitative interviewing tools to investigate self-reported HIV and STI associated behaviours in low- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Studies identifying risks and evaluating interventions for human immunodeficiency virus (HIV) and other sexually transmitted infections often rely on self-reported measures of sensitive behaviours. Such self-reports can be subject to social desirability bias. Concerns over the accuracy of these measures have prompted efforts to improve the level of privacy and anonymity of the interview setting. This study aims to determine whether such novel tools minimize misreporting of sensitive information. METHODS: Systematic review and meta-analysis of studies in low- and middle-income countries comparing traditional face-to-face interview (FTFI) with innovative tools for reporting HIV risk behaviour. Crude odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Cochran's chi-squared test of heterogeneity was performed to explore differences between estimates. Pooled estimates were determined by gender, region, education, setting and question time frame using a random effects model. RESULTS: We found and included 15 data sets in the meta-analysis. Most studies compared audio computer-assisted self interview (ACASI) with FTFI. There was significant heterogeneity across studies for three outcomes of interest: 'ever had sex' (I(2) = 93.4%, P < 0.001), non-condom use (I(2) = 89.3%, P < 0.001), and number of partners (I(2) = 75.3%, P < 0.001). For the fourth outcome, 'forced sex', there was homogenous increased reporting by non-FTFI methods (OR 1.47; 95% CI 1.11-1.94). Overall, non-FTFI methods were not consistently associated with a significant increase in the reporting of all outcomes. However, there was increased reporting associated with non-FTFI with region (Asia), setting (urban), education (>60% had secondary education) and a shorter question time frame. CONCLUSION: Contrary to expectation, differences between FTFI and non-interviewer-administered interview methods for the reported sensitive behaviour investigated were not uniform. However, we observed trends and variations in the level of reporting according to the outcome, study and population characteristics. FTFI may not always be inferior to innovative interview tools depending on the sensitivity of the question as well as the population assessed.
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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 | 0,032 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».