STI/HIV Vulnerability among Out of School Youth in Vocational Training Centres in Vavuniya and Kilinochchi Districts
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: A decade after the civil war in Sri Lanka, the youth in the northern province had access to the rest of the world, with a gap of knowledge on sexual health. Objective: To determine the knowledge, attitude and high-risk behaviour towards HIV & STI and identify factors associated with high risk behaviours among out of school youth in vocational training centres in Vavuniya and Kilinochchi. Method: A cross-sectional study was conducted among 303 consenting out of school youth in vocational training centres were recruited in Vavuniya and Kilinochchi districts. Research validated scales were used to assess HIV knowledge and attitude. Bivariate statistical methods were used to understand the relationship between the variables. Results: Mean age was 18.5 years (SD=2.1 years), and 51% (n=155) were male. Only a quarter (n=76) had adequate HIV knowledge, and 11% (n=34) had the correct attitude. Sixty-three (21%) had consumed alcohol, and 34 (11%) had taken psychoactive drugs. Fifteen (5%) were sexually active, and 4 (1%) had received commercial sex. Adequate knowledge and attitude towards HIV were associated the sex (P=0.000, P=0.0045) and knowledge obtained from school (P=0.000, P=0.027). Conclusions: Even though risk behaviours for STI and HIV were low among out of school youth, the knowledge and attitude towards HIV/STI were poor.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».