HIV and mental health among young people in low-resource contexts in Southeast Asia: A qualitative investigation
Notice bibliographique
Résumé
Young people aged 15−24 years comprise one-fourth of incident HIV infections in Southeast Asia. Given the high prevalence and impact of mental health issues among young people, we explored intersections of HIV and mental health, with a focus on adolescent and young key populations (AYKP) in Indonesia, the Philippines, Thailand, and Vietnam. Sixteen focus group discussions (4/country) with young people (n = 132; 16−24 years) and 41 key informant interviews with multisectoral HIV experts explored young people's lived experiences and unmet needs, existing programmes, and strategic directions for local and regional HIV responses. Cross-cutting challenges emerged in healthcare, family, school, and peer domains amid fragmented and under-resourced HIV and mental health services in socio-politically fraught environments. We identified strategic opportunities and initiatives in development and integration of youth-friendly HIV and mental health services; programmes to promote parent–adolescent communication about sex and HIV; and teacher training and resources to advance HIV and mental health awareness, serve as first-responders, and provide community referrals. Youth-led peer education programmes and LGBT-networks were central to the HIV response—promoting HIV prevention, sexual health, and mental health awareness for young people, and resilience and socioeconomic empowerment of peer educators themselves—thereby transforming sociocultural and political contexts of vulnerability.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».