HIV testing among pregnant women with prenatal care in the United States: An analysis of the 2011–2017 National Survey of Family Growth
Notice bibliographique
Résumé
Although there has been significant progress in reducing perinatal human immunodeficiency virus (HIV) transmission, the United States is yet to meet the proposed elimination goal of less than one infection per 100,000 live births. Failure to screen all pregnant women for HIV as recommended by the Centers for Disease Control and Prevention can result in missed opportunities for preventing vertical transmission of HIV with antiretroviral drugs. Using the 2011-2017 National Survey of Family Growth, this study examined HIV testing among pregnant women during prenatal care. We estimated the weighted proportion of self-reported HIV testing among women whose last pregnancy ended within 12 months prior to the interview. Logistic regression models were used to determine the factors associated with HIV testing. Of the 1566 women included in the study, 76.4% (95% confidence intervals [CI] = 72.8-80.0) reported receiving an HIV test during prenatal care. In the multivariable regression model, high school diploma (adjusted odds ratio [aOR] = 1.9, 95% CI = 1.1-3.1), two completed pregnancies (aOR = 1.7, 95% CI = 1.1-2.7), health insurance coverage in the last 12 months (aOR = 1.6, 95% CI = 1.0-2.6), Hispanic race/ethnicity (aOR = 2.8, 95% CI = 1.8-4.4), and non-Hispanic black race/ethnicity (aOR = 2.2, 95% CI = 1.3-3.8) were associated with higher odds of reporting being tested for HIV. However, household income of 300% or more of the federal poverty level (aOR = 0.6, 95% CI = 0.3-0.9) and urban residence (aOR = 0.5, 95% CI = 0.3-0.9) were associated with lower odds of reporting HIV testing. These findings suggest that HIV testing among pregnant women during prenatal care is not universal and may affect achieving the goal of elimination of mother-to-child transmission of HIV in the United States.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».