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Enregistrement W2468657149 · doi:10.1080/15381501.2015.1107798

Family and community level stigma and discrimination among women living with HIV/AIDS in a high HIV prevalence district of India

2016· article· en· W2468657149 sur OpenAlexaff
Shiva S. Halli, C.G. Hussain Khan, Stephen Moses, James Blanchard, Reynold Washington, Iqbal Shah, Shajy Isac

Notice bibliographique

RevueJournal of HIV/AIDS & Social Services · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesWorld Bank Group
Mots-clésStigma (botany)Psychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Cross-sectional studyMedicinePsychologyGerontologyDemographyPsychiatryFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine HIV/AIDS-related stigma and discrimination in a high-HIV-prevalence district in India, we used data from a cross-sectional survey conducted recently among randomly selected married HIV-positive women, 15–29 years of age. Overall, 88% of respondents experienced stigma and discrimination from family and community. Factors associated with stigma and discrimination differed in the family and community contexts. Higher age gap between spouses and poor household status were significant in explaining the stigma and discrimination from husbands. Older age of the husband and lower household economic status significantly increased the stigma and discrimination from husbands’ family as well as from friends and neighbors. Different interventions should be developed for family and community contexts focusing on counseling for husbands, couples, family, and educational programs at the community level to reduce stigma and discrimination.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,495

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations38
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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