Faculty Opinions recommendation of Understanding social capital and HIV risk in rural African American communities.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: African Americans (AA) and rural communities often suffer disproportionately from poorer health. Theory-guided research examining how individual- and community-level factors influence health behaviors and contribute to disparities is needed.OBJECTIVE: To understand how a social network model that captures the interplay between individual and community factors might inform community-based interventions to reduce HIV risk in rural AA communities.DESIGN: Qualitative study.SETTING AND PARTICIPANTS: Eleven focus groups with 38 AA 16-24 year olds, 42 adults over age 25, and 13 formerly incarcerated individuals held in community settings in two rural, predominantly AA counties in North Carolina. Thirty-seven semi-structured interviews with multiethnic key informants.APPROACH: Semi-structured interviews and focus groups with open-ended questions assessed a) perceptions of multi-level HIV risk determinants from a social network model (individual, interpersonal, social, economic, political and structural) identified through literature review and b) community needs and assets affecting local HIV rates. Qualitative data was analyzed using directive content analysis guided by a social network model.RESULTS: We identified four themes regarding the interaction between individuals and their communities that mediate HIV risk: interpersonal processes, community structural environment, social disorder, and civic engagement. Communities were characterized as having a high degree of cohesiveness, tension, and HIV-related stigma. The community structural environment-characterized by neighborhood poverty, lack of skilled jobs, segregation, political disenfranchisement and institutional racism-was felt to reduce the availability and accessibility of resources to combat HIV. Adults noted an inability to combat social problems due to social disorder, which fuels HIV risk behaviors. Civic engagement as a means of identifying community concerns and developing solutions is limited by churches' reluctance to address HIV-related issues.CONCLUSION: To combat HIV-related stigma, physicians should follow recommendations for universal HIV testing. Besides asking about individual health behaviors, physicians should ask about the availability of support and local community resources. Physicians might consider tailoring their treatment recommendations based on available community resources. This strategy may potentially improve patient adherence and clinical outcomes. PMID: 21311999 Funding information This work was supported by: NCRR NIH HHS, United States Grant ID: KL2RR025746 NCI NIH HHS, United States Grant ID: 3U01CA114629-04 S2 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: P30 AI50410 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: KL2 RR024154 NIMHD NIH HHS, United States Grant ID: R24 MD001671 NIAID NIH HHS, United States Grant ID: P30 AI050410 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: KL2 RR025746 NHLBI NIH HHS, United States Grant ID: K23 HL107614 NCI NIH HHS, United States Grant ID: U01 CA114629 NIMHD NIH HHS, United States Grant ID: 1L60MD002605-01 NIMHD NIH HHS, United States Grant ID: R24MD001671 NCRR NIH HHS, United States Grant ID: KL2 RR024154-0 NIMHD NIH HHS, United States Grant ID: L60 MD002605 More Less keyboard_arrow_down
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,674 | 0,290 |
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 ».