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Enregistrement W2969304233 · doi:10.5539/gjhs.v11n10p150

Factors Contributing Toward Men’s Engagement With HIV Services: A Narrative Review

2019· review· en· W2969304233 sur OpenAlexaffvenue
Tafadzwa Dzinamarira, Tivani P. Mashamba-Thompson

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensHIV Legal Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)MedicineIntervention (counseling)GerontologyNarrative reviewHealth educationDeveloping countryFamily medicinePublic healthNursingEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within low- and middle-income countries, Human Immunodeficiency Virus (HIV) falls among the main causes of adult morbidity and mortality. In order to achieve epidemic control, targeted testing with the aim of identifying those unaware of their infection with HIV remains the first step in a series of efforts that include constant extension of HIV treatment programs, as well as other prevention interventions. HIV self-testing (HIVST) is a new intervention that is capable of increasing the uptake of HIV-testing services (HTS) within traditionally hard-to-reach populations, such as men. We sought to review the literature on factors contributing to male aversion of HTS, health education for men and their engagement in health services, and the rate of HIVST acceptability among men. We reveal poor health-seeking behavior as the underlying factor contributing to poor uptake of HTS by men. Furthermore, our review reveals that health education programs have been recommended to address poor health-seeking behavior and improve HTS uptake among men. Studies reported high acceptability of HIVST among men. We conclude by proposing a framework to help improve men’s engagement in health services in general.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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