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Enregistrement W3002119713 · doi:10.1177/2055102919897384

Exploring pathways from violence and HIV disclosure without consent to depression, social support, and HIV medication self-efficacy among women living with HIV in Metro Vancouver, Canada

2020· article· en· W3002119713 sur OpenAlexafffundabout
Kathleen Deering, Melissa Braschel, Carmen H. Logie, Flo Ranville, Andrea Krüsi, Putu Duff, Kate Shannon

Notice bibliographique

RevueHealth Psychology Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStigma (botany)Psychological interventionHuman immunodeficiency virus (HIV)Social supportPsychiatryClinical psychologyInformed consentDepression (economics)Self-efficacyPsychologyMedicineFamily medicineAlternative medicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used path analysis to investigate complex pathways from HIV status disclosure without consent, physical/verbal violence and depression, social support, and HIV medication self-efficacy through mediators of HIV stigma among women living with HIV in Canada. In the final model, internalized stigma fully mediated the relationship between physical/verbal violence and reduced medication self-efficacy. Enacted stigma fully mediated the relationship between HIV status disclosure without consent and depression. Internalized stigma (β = 0.252; p < 0.001) had a significant negative direct effect on medication self-efficacy. Enacted stigma had a significant direct effect on depression (β = 0.162; p = 0.037). Findings will help improve services and interventions to promote quality of life and well-being of women living with HIV.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,362
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,287 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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