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Enregistrement W3117588301 · doi:10.1177/0044118x20981387

Condom Use and HIV/AIDS Among Young People in Edo State, Nigeria

2020· article· en· W3117588301 sur OpenAlexafffund
Eric Y. Tenkorang

Notice bibliographique

RevueYouth & Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAdolescent Sexual and Reproductive Health
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Development Research Centre
Mots-clésCondomOddsDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)Developing countryMedicineLogistic regressionPsychologyFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used the Information Motivation Behavioral (IMB) skills model to examine condom use among rural youth in Edo State, Nigeria. Data were collected from 4,801 youth aged 11 to 17 years attending Junior Secondary Schools. Analysis focused on 1,749 (Male = 1,134, Female = 615) sexually active youth. Random-effects ordinal logit models were used to examine the effects of the various components of the IMB framework on frequency of condom use. Gender-specific models were estimated. Results provided qualified support for the IMB. Specifically, youth who communicated with teachers and peers about condoms and HIV had higher odds of saying they used condoms always than sometimes or never. Compared to males who did not think they could get HIV, those who thought they probably could get infected were less likely to use condoms frequently. Similarly, compared to those who didn’t, females who knew others infected with HIV were less likely to use condoms frequently.

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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,657

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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