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Enregistrement W2266266577 · doi:10.1089/aid.2014.5620.abstract

How Canadian Service Providers Understand, and Incorporate, Biomedical Knowledge of HIV into their Prevention Work and their Own Sexual Practices

2014· article· en· W2266266577 sur OpenAlexaffabout
Edward F. Jackson, Barry D. Adam, Marc‐André LeBlanc, Len Tooley, James Wilton, Shayna Buhler, Kim S Thomas, Greg Penney, Wayne Robert, Jody Jollimore, Joshun Dulai, Owen McEwen, Daniel Pugh, Robert Rousseau, Gabriel Girard, Alexandre Dumont-Blais

Notice bibliographique

RevueAIDS Research and Human Retroviruses · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensCanadian Public Health AssociationCanadian AIDS SocietyUniversity of WindsorCanadian AIDS Treatment Information Exchange
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWindsorAllianceReproductive healthSociologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Library scienceGerontologyMedia studiesMedicinePolitical scienceLawPopulationFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: HIV prevalence in Kenya dropped from 7.4% in 2007 to 5.6% in 2012.Despite this decrease, the HIV prevalence in Nyanza region remains the same, 15.1%.This high prevalence may be driven by the highly migratory ''high risk'' fishing communities residing along the shores of Lake Victoria in Nyanza, with HIV prevalence at 25.6%.We examined the association between mobility patterns and perceived sexual practices of the fisher folk.Methods: Beach management units' registers were used to identify and determine the number of fisher folk in every fish landing beach on the shores of Lake Victoria in Kenya.Probability proportionate to size sampling was used to draw a random sample of 2638 across 308 beaches for participation in a crosssectional survey.Data was collected on sociodemographics, mobility patterns and reported sexual concurrency.Descriptive statistics and logistic regressions were used for data analysis.Results: In 2013 mobility was mainly to Homabay and Siaya counties which are high HIV prevalent areas, *36% and 31% respectively.Mobility was highest between April and December, 167 (33.3%) and 119 (23.7%) in Homa Bay and Siaya respectively.Approximately 36% suspected their partners had concurrent partners and 566 (46.1%) of the respondents reported that they were currently in a concurrent relationships.Mobility was significantly associated with reported sexual concurrency (OR 1.423 95% CI 1.09-1.85p = 0.009).After controlling for age, gender, education level, income, reported condom use, age of last born child, marital status, alcohol use and duration of relationship with the most recent sexual partner, mobility was significantly associated with concurrency (AOR 1.74 95% CI 1.01-2.98p = 0.046).Conclusions: Mobility and concurrent sexual practices among fisher folk may contribute the sustained high HIV prevalence in Nyanza and calls for targeted HIV prevention and care services.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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