Determinants of HIV Testing Uptake among Undergraduate Students Aged 17-26 Years at the University of Nairobi, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The human immunodeficiency virus infection among young people remains a public health concern around the global. To reduce HIV incidences among the young people. To reduce the HIV incidences among the group of young people, the identification of the determinants that influence the uptake of HIV testing especially students are mandatory. Hence help to prevent and control the epidemic. OBJECTIVE: The aim of this study was to identify the determinants that associated with the uptake of HIV testing among undergraduate students at the college of Health Sciences. METHODS: Analytical cross-sectional study was conducted at the University of Nairobi among undergraduate students aged 17- 26 years. Stratified proportionate sampling technique was used to select participants for each school within a college. Data was collected using a closed ended questionnaire and STATA version 11.2 developed by Stata Corp was used to analyse data in which multivariable logistic regression analysis were performed. Confidence interval and level of significance were set at 5% and 20% respectively. RESULTS: Determinants associated with the HIV testing uptake among the young students were as follows; privacy of the location of Testing center (AOR:8.1; 95%Cl:2.7-24.6; p<0.01), peer influence (AOR:1.6; 95%Cl:1.0-2.4; p=0.05), duration in the academic programme (AOR:0.77; 95%Cl:0.25-2.28; p=0.03), and whether the participants were sexually active or not (AOR:2.1; 95%Cl:1.3-3.2; p<0.01). CONCLUSION: The uptake of HIV testing was increased by, privacy of Testing location, sexually active and peer influence.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».