Trends and determinants of HIV/AIDS knowledge among women in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Globally, women share an indiscriminate burden of the HIV epidemic and the associated socioeconomic consequences. Previous studies have demonstrated a positive correlation between levels of HIV knowledge with its prevalence. However, for Bangladesh such evidence is non-existent. In this study, we aimed to explore the extent of HIV knowledge in relation to the socio-demographic variables such as age, region, area of residence i.e., urban or rural, wealth index and education, and investigate the factors influencing the level of HIV knowledge among Bangladeshi women. METHODS: We used data from the Bangladesh Demographic and Health Survey (BDHS) survey conducted in 2011. In total 12,512 women ageing between 15 and 49 ever hearing about HIV regardless of HIV status were selected for this study. HIV knowledge level was estimated by analyzing respondents' answers to a set of 11 basic questions indicative of general awareness and mode of transmission. Descriptive statistics, cross-tabulation and multinominal logistic regression were performed for data analysis. RESULTS: Little over half the respondents had good knowledge regarding HIV transmission risks. The mean HIV knowledge score was -0.001 (SD 0.914). Average correct response rate about mode of transmission was higher than for general awareness. Educational level of women and sex of household head were found to be significantly associated with HIV knowledge in the high score group. Those with no education, primary education or secondary education were less likely to be in the high score group for HIV knowledge when compared with those with higher than secondary level of education. Similarly those with male as household head were less likely to be in the higher score group for HIV knowledge. CONCLUSIONS: Level of HIV knowledge among Bangladeshi women is quite low, and the limiting factors are rooted in various demographic and household characteristics. Education and sex of the household head have been found to be significantly correlated with the level of HIV knowledge and propound sound grounds for their incorporation in the future HIV prevention strategies. Education of women may also have wider ramifications allowing reduction in gender inequality, which in turn favors higher knowledge about HIV.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».