MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2946874174 · doi:10.5539/gjhs.v11n7p9

The Role of Female Partners in the uptake of Voluntary Medical Male Circumcision in Sub-Saharan Africa: A Review

2019· review· en· W2946874174 sur OpenAlexvenueno aff
Celenkosini Thembelenkosini Nxumalo, Gugu Mchunu

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenital Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCommon FundFogarty International CenterNational Institutes of Health
Mots-clésMale circumcisionMedicineDeveloping countryTurnoverFamily medicineHealth servicesEnvironmental healthPopulationEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Voluntary Medical Male Circumcision (VMMC) is a proven biological strategy for reducing heterosexual transmission of HIV/AIDS by up to 60%. Following recommendations from the World Health Organisation (WHO), Medical Circumcision (MC) was rolled out in South Africa. Several issues, among them being individual perceptual factors and female partner influence, have constituted as both obstacles and drivers to the uptake of VMMC. AIM: To explore and synthesize research conducted on the role of female partners in the uptake of VMMC. METHODS: Electronic searches were conducted in PUBMED, MEDLINE and CIHNAL, studies included in the review are those that explored the importance of female partner involvement in the uptake of VMMC. The review was limited to sub-Saharan Africa with a focus on peer reviewed articles written in English only. RESULTS: The review has revealed that considering the gender dimensions of circumcision, the possible utilisation of women as vehicles to drive the uptake of MC could be key to achieving the desired uptake. CONCLUSION: It is postulated that women play a key role in terms of promoting circumcision in order to facilitate a successful scale up of the service. Further research is therefore necessary so that the benefits of female partner involvement in VMMC may be achieved.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,358 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Journal of Health ScienceMême sujetGenital Health and DiseaseTravaux en français237 207