Développement et implantation d’une intervention ciblée encourageant le dépistage régulier du VIH chez les travailleuses du sexe au Bénin : application du protocole d’ <i>intervention mapping</i>
Notice bibliographique
Résumé
Cet article présente le processus suivi pour développer et implanter une intervention ciblée encourageant les femmes travailleuses du sexe (TS) à se faire dépister régulièrement pour le virus de l'immunodéficience humaine (VIH) dans les services de santé adaptés au Bénin. Le modèle de planification d' intervention mapping (IM) de Bartholomew et al. (2006), structuré en six étapes, a servi de référence pour guider le développement et l'implantation de l'intervention. Une analyse des besoins a été réalisée à partir d'une revue de littérature et d'une étude basée sur la théorie du comportement planifié, d'Ajzen (1991). Cette analyse a permis d'identifier les déterminants associés au comportement sur lesquels ont porté les actions de changement. Les méthodes et stratégies d'intervention ont été basées sur des théories et adaptées aux besoins des femmes TS. Les résultats consistent en une intervention de neuf mois visant à couvrir plus de 1200 femmes TS, en impliquant divers acteurs (intervenants communautaires, agents de santé et pairs éducatrices). La perception de contrôle comportemental, la norme descriptive, les connaissances, l'attitude et l'intention d'adopter le dépistage régulier du VIH constituent les cibles d'action. L'intervention comporte des activités visant des changements individuels et environnementaux à travers diverses méthodes comme le counseling motivationnel, l'éducation par les pairs, le modeling, la communication persuasive, le renforcement de capacités et la réorganisation des services cliniques. L'IM a permis de structurer et d'implanter avec transparence une intervention ciblée visant l'adoption d'un comportement favorable à la santé chez les femmes TS. Les enjeux rencontrés et les leçons tirées de l'application de l'IM en contexte africain francophone peuvent inspirer les planificateurs et professionnels pour améliorer leurs interventions en promotion de la santé.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».