HIV self-testing in Rwanda: awareness and acceptability among male clinic attendees in Kigali, Rwanda: A cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Rwandan Ministry of Health recently (in February 2017) recommended the use of HIV self-testing (HIVST) as an additional strategy for hard-to-reach populations such as men. However, the level of awareness and acceptability of this testing strategy among this population in Rwanda is not known. The main objective of this study is to assess the level of awareness and acceptability of HIVST among male clinic attendees in Kigali, Rwanda. METHODS: A cross-sectional survey was employed to systematically sample and interview 579 male health-facility attendees over a seven-week period. We employed a pretested interviewer questionnaire to collect data. The chi-square test was used to determine associations between explanatory variables. Univariate binary logistic regression analysis was carried out to obtain preliminary insight into the unconditional association of each independent variable and dependent variables (awareness and acceptability). Multiple logistic regression was employed to determine explanatory variables associated with awareness or acceptability status while adjusting for other study variables. All statistical analyses were performed using Stata version 11.2. RESULTS: Of the 579 men interviewed, only 21% were aware of HIVST, while 74% found it acceptable. Logistic regression analysis identified the following as factors significantly (p < 0.05) associated with HIVST awareness: having paid or received money for sex in the past month, health-seeking behavior, HIVST knowledge, HIVST attitude, and HIV risk perception. Factors associated with HIVST acceptability include the following: health-seeking behavior, HIVST knowledge, HIVST attitude, and condom use after taking drugs and alcohol. CONCLUSION: The findings reveal low awareness and high acceptability of HIVST among men in Rwanda. Our findings accentuate the need to promote awareness of HIVST as an important intervention for improving the uptake of HIV testing among men, a traditionally hard-to-reach population in Rwanda.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».