Moments of Uncertainty: Exploring How an App-Based Oral HIV Self-Testing Strategy Fits in Communities ‘Living Under’ HIV Risk
Notice bibliographique
Résumé
Feasibility and acceptability research for HIV self-testing (HIVST) often emphasises the importance of good test conduct and correct test interpretation for knowing one’s HIV result while overlooking the ways in which different uncertainties and meanings emerge around testing. Using empirical examples from a quantitative study assessing an app-based strategy in Cape Town, South Africa, this research article explores the practice of HIVST and how people deal with uncertainties while using the app in question, named ‘HIVSmart!’. We use the concept of ‘living under’ to explore the practices of HIV testing for those who fit the definition of being ‘at risk’ of HIV (note that an individual’s HIV status must be unknown in order for them to fit this definition) and to understand how an app-based HIVST strategy fits within these practices. We show how the app and oral self-test—as well as knowledge around HIV risk behaviours, comparisons between different testing methods, and the guidance and presence of healthcare staff—alleviate as well as generate uncertainty and constitute HIV status as an ongoing process. The effective implementation of new strategies for HIVST requires consideration of multiple aspects of the testing process, including local understandings of HIV risk, access to healthcare staff, and the meaning of certain test methods within a particular context.
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 | 0,016 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».