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Enregistrement W2552387483 · doi:10.1186/s12879-016-2030-0

“The Cango Lyec Project - Healing the Elephant”: HIV related vulnerabilities of post-conflict affected populations aged 13–49 years living in three Mid-Northern Uganda districts

2016· article· en· W2552387483 sur OpenAlexafffund
Samuel S. Malamba, Herbert Muyinda, Patricia M. Spittal, John Paul Ekwaru, Noah Kiwanuka, Martin D. Ogwang, Paul Kato Kitandwe, Achilles Katamba, Kate Jongbloed, Nelson K. Sewankambo, Eugene Kinyanda, Alden Blair, Martin T. Schechter

Notice bibliographique

RevueBMC Infectious Diseases · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Conflict Studies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDemographyMedicinePopulationEpidemiologySyphilisLogistic regressionGerontologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthImmunologySociologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The protracted war between the Government of Uganda and the Lord's Resistance Army in Northern Uganda (1996-2006) resulted in widespread atrocities, destruction of health infrastructure and services, weakening the social and economic fabric of the affected populations, internal displacement and death. Despite grave concerns that increased spread of HIV/AIDS may be devastating to post conflict Northern Uganda, empirical epidemiological data describing the legacy of the war on HIV infection are scarce. METHODS: The 'Cango Lyec' Project is an open cohort study involving conflict-affected populations living in three districts of Gulu, Nwoya and Amuru in mid-northern Uganda. Between November 2011 and July 2012, 8 study communities randomly selected out of 32, were mapped and house-to-house census conducted to enumerate the entire community population. Consenting participants aged 13-49 years were enrolled and interviewer-administered data were collected on trauma, depression and socio-demographic-behavioural characteristics, in the local Luo language. Venous blood was taken for HIV and syphilis serology. Multivariable logistic regression was used to determine factors associated with HIV prevalence at baseline. RESULTS: A total of 2954 participants were eligible, of whom 2449 were enrolled. Among 2388 participants with known HIV status, HIV prevalence was 12.2% (95%CI: 10.8-13.8), higher in females (14.6%) than males (8.5%, p < 0.001), higher in Gulu (15.2%) than Nwoya (11.6%, p < 0.001) and Amuru (7.5%, p = 0.006) districts. In this post-conflict period, HIV infection was significantly associated with war trauma experiences (Adj. OR = 2.50; 95%CI: 1.31-4.79), the psychiatric problems of PTSD (Adj. OR = 1.44; 95%CI: 1.06-1.96), Major Depressive Disorder (Adj. OR = 1.89; 95%CI: 1.28-2.80) and suicidal ideation (Adj. OR = 1.87; 95%CI: 1.34-2.61). Other HIV related vulnerabilities included older age, being married, separated, divorced or widowed, residing in an urban district, ulcerative sexually transmitted infections, and staying in a female headed household. There was no evidence in this study to suggest that people with a history of abduction were more likely to be HIV positive. CONCLUSIONS: HIV prevalence in this post conflict-affected population is high and is significantly associated with age, trauma, depression, history of ulcerative STIs, and residing in more urban districts. Evidence-based HIV/STI prevention programs and culturally safe, gender and trauma-informed are urgently needed.

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)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,309 · 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.

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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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