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Enregistrement W2948281964 · doi:10.31436/imjm.v17i3.241

Mak Nyahs in Malaysia: Does HIV/AIDS Knowledge Really Reduce HIV-Related Risk Behaviours?

2020· article· en· W2948281964 sur OpenAlexaboutno aff
S.Kep. Arina Maliya, Zul A.R., Irwan M.S., D Samsul, Zakiah M.S., Rafidah H.M.

Notice bibliographique

RevueIIUM Medical Journal Malaysia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRespondentCondomHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineQuarter (Canadian coin)DemographyEnvironmental healthSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Male-to-female transgender individuals are known as mak nyahs in Malaysia. Akin to many other countries, mak nyahs face discriminations in securing proper employment, thus many end up in sex trade, exposing them to HIV-related high risk behaviours. This paper aims to investigate the knowledge, attitude, and risk behaviours in HIV/AIDS among mak nyahs in Malaysia. Method. Validated questionnaires in local language were used. Knowledge, attitude, and HIV-related risk behaviours were measured. With respondent-driven sampling method, 54 subjects participated in the survey. IBM SPSS was used for data analysis. Results. Majority of the subjects reported to have HIV-related sexual risk, although only a quarter were sex workers. Misconceptions still remained among the subjects. Inconsistent condom use was common. Adequate knowledge did result in better attitude towards HIV/AIDS. However, multiple regression analysis showed that subjects with higher knowledge in HIV/AIDS tend to have higher sexual risks (β = 0.320, p = 0.030). Conclusion. Educating the transgender community about HIV/AIDS does not seem to adequately reduce the HIV-related sexual risks. Other approaches, i.e. socio-cultural values and religious practices may be effective to instil higher levels of awareness and self-responsibility in this community to eliminate HIVrelated high risk behaviours.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,345 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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