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Enregistrement W4223578387 · doi:10.1186/s13690-022-00849-8

Women’s decision-making capacity and its association with comprehensive knowledge of HIV/AIDS in 23 sub-Saharan African countries

2022· article· en· W4223578387 sur OpenAlexaff
Betregiorgis Zegeye, Felix Emeka Anyiam, Bright Opoku Ahinkorah, Edward Kwabena Ameyaw, Eugene Budu, Abdul‐Aziz Seidu, Sanni Yaya

Notice bibliographique

RevueArchives of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOdds ratioPublic healthLogistic regressionOddsDemographyEnvironmental healthDeveloping countryTransmission (telecommunications)Economic growthNursingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, Human Immunodeficiency Virus (HIV) that causes Acquired Immunodeficiency Syndrome (AIDS) remains a public health problem with a higher burden in sub-Saharan African countries. Though the coverage is low in sub-Saharan Africa (SSA), comprehensive knowledge about HIV is vital for preventing and controlling the transmission of the virus. Women's decision-making power is significantly linked with the knowledge and use of healthcare services. However, there is no available evidence on women's decision-making capacity and comprehensive knowledge of HIV. Therefore, this study investigated the association between women's decision-making capacity within households and comprehensive knowledge of HIV/AIDS in SSA. METHODS: We derived data from the 2010 to 2020 Demographic and Health Surveys of 23 sub-Saharan African countries for the analysis. Using Stata version 14, both bivariate logistic regression and multivariate multilevel logistic regression analyses were used to examine the association between women's decision-making capacity and comprehensive knowledge of HIV/AIDS at p ≤ 0.05. Results were reported using adjusted odds ratios (aOR) with their respective 95% confidence interval (CI). RESULTS: The pooled results show that comprehensive HIV/AIDS knowledge among married women in the studied countries was 35.5%, from 18.3% in Chad to 77.1% in Rwanda. Regarding sub-regional distribution, comprehensive knowledge of HIV/AIDS in Southern Africa was 73.2%, followed by East Africa (52.4%), West Africa (43.6%), and Central Africa (35.5%). The study showed higher odds of comprehensive knowledge of HIV/AIDS among married women who had decision making power (yes-aOR = 1.20, 95% CI; 1.16-1.25) compared to those who had no decision-making power. Age, women and partner's level of education, place of residence, exposure to media, HIV testing status, community socio-economic status, parity, religion, and distance to health facilities also had significant association with comprehensive HIV/AIDS knowledge. CONCLUSIONS: Comprehensive knowledge of HIV/AIDS in SSA is low but varies per country. Married women with decision-making capacity were more likely to have comprehensive knowledge of HIV compared to those with no decision-making capacity. Therefore, comprehensive knowledge of HIV/AIDS can be increased through enhancing women's decision-making capacities, strengthening employment opportunities, socioeconomic capacities and creating awareness through media. Moreover, improving access to health care facilities working closely with religious leaders, can be considered to increase coverage of comprehensive knowledge of HIV among married women in SSA.

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)0,001
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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,389

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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