How Does Exposure to Mass Media affect HIV Testing and HIV-Related Knowledge Among Adolescents? Evidence From Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Sexual and reproductive health remains one of the greatest challenges in developing countries. In Uganda, adolescents are the most vulnerable group of the population as far as HIV epidemic is concerned. Mass media awareness campaigns play a key role in promoting sexual and reproductive health among adolescents. Using Uganda’s 2016 Demographic Health Survey, we examine the causal effect of mass media exposure on the probability of adolescents getting an HIV test and their HIV-related knowledge. Our results suggest that the exposure to mass media increases both adolescents’ likelihood to get tested for HIV and their HIV-related knowledge score. In fact, we find that reading newspapers once a week increases the likelihood of an adolescent to test for HIV by 6.29 percentage points. Listening to radio once a week increases the probability to test for HIV by 4.57 percentage points. This effect increases to 6.56 percentage points when the adolescent listens to the radio more than once a week. Watching TV more than once a week increases adolescents’ probability to get tested for HIV by 8.57 percentage points. For HIV-related knowledge, we find that compared to adolescents who do not read newspapers at all, adolescents who read newspapers less than once a week and those who read newspapers at least once a week have a higher score of HIV-related knowledge of 9.12% and 9.64% respectively. Compared to adolescents who do not listen to radio at all, adolescents who listen to radio less than once a week have a higher (5.88%) score of HIV related knowledge. Moreover, listening to radio at least once a week increases the score of HIV-related knowledge by 5.52%. Hence, mass media awareness campaigns are important policies to promote HIV testing and HIV-related knowledge among adolescents in Uganda.
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 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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».