How and Where Do We Ask Sensitive Questions: Self-reporting of STI-associated Symptoms Among the Iranian General Population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reliable population-based data on sexually transmitted infections (STI) are limited in Iran and self-reporting remains the main source of indirect estimation of STI-associated symptoms in the country. However, where and how the questions are asked could influence the rate of self-reporting. In the present study, we aimed to assess what questionnaire delivery method (ie, face-to-face interview [FTFI], self-administered questionnaire [SAQ], or audio self-administered questionnaire [Audio-SAQ]) and setting (ie, street, household or hair salon) leads to more reliable estimates for the prevalence of self-reported STI-associated symptoms. METHODS: This cross-sectional study was conducted in winter 2014 on a gender-balanced (50.0% men) sample of 288 individuals aged 18-59 years old in Kerman, Iran. Respondents were recruited in (a) crowded public places and streets, (b) their households, and (c) hair salons. Data was collected on history of current and 6-month (ie, past 6 months) STI-associated symptoms. Three different methods including FTFI, SAQ and or Audio-SAQ were applied randomly in households and non-randomly in streets and hair salons to collect data among the respondents. Generalized estimating equation (GEE) was used to compare the settings and methods separately. RESULTS: A total of 2.8% of men and 9.4% of women self-reported at least one STI-associated symptom. Respondents were significantly more likely to report STI-associated symptoms when completing questionnaires on the street compared to their household (P = .0001). While women were less likely to report symptoms in FTFI compared to SAQ (P = .036), no significant differences were found between men's responses across different methods (P = .064). CONCLUSION: Further research is needed to evaluate the effect of different combinations of methods and settings to find the optimal way to collect data on STI-associated symptoms.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».