Determinants and Distribution of Comprehensive HIV/AIDS Knowledge in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Globally, nearly 37 million people are living with HIV with about 70 percent of these living in Sub-Saharan Africa (SSA). Stigma and discrimination remain one of the major barriers to preventing new infections in the country. However, misconceptions about HIV/AIDS have been indicated as one of the key drivers of the disease. Efforts to prevent new infections have not been entirely successful. Therefore, this study aims to examine the trends and distribution in comprehensive knowledge of HIV and AIDS and determine the factors associated with comprehensive awareness of HIV and AIDS among adult women and men. The study relies on data from three rounds of Ghana Demographic & Health Surveys conducted in 2003, 2008 and 2014 to show trends. Logistic regression was used for multivariate analysis. The thematic mapping of HI/AIDS comprehensive knowledge was conducted using ArcGIS version 10.4 using GPS coordinates in the 2014 GDHS which contained aggregated individual characteristics and HIV knowledge scores.While comprehensive HIV and AIDS knowledge is above 50% among adult population in Ghana, the results show a significant decrease in comprehensive knowledge from 72% in 2008 to 59% in 2013. The strongest predictors for having comprehensive knowledge were found to be education; gender, marital status, locality, occupation and wealth status. The paper demonstrates that preventive activities leading to improvement in the comprehensive knowledge of HIV and AIDS in Ghana is needed. Sound knowledge about HIV and AIDS is critical for the adoption of behaviours that reduce the risk of HIV transmission. Education on HIV prevention must be expanded to improve the comprehensive knowledge of the disease.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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.
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 ».