Knowledge of HIV/AIDS among married women in Bangladesh: analysis of three consecutive multiple indicator cluster surveys (MICS)
Notice bibliographique
Résumé
Married women have a higher risk of contracting human immunodeficiency virus (HIV) or develop acquired immune deficiency syndrome (AIDS) than men. Knowledge of HIV/AIDS contributes significantly to describing the prevalence and consequences of such virus/disease. The study aimed to investigate the level of HIV/AIDS knowledge and the socio-demographic variables that influence HIV/AIDS knowledge among married women in Bangladesh. We used three waves of Multiple Indicator Cluster Survey (MICS), which included 33,843, 20,727, and 29,724 married women from 2006, 2012, and 2019 MICS. A score was prepared through their interrogation to determine the level of knowledge and logistic regression models were used for analyzing the data. This study found that the prevalence of knowledge level of HIV/AIDS in different questions increased from 55.20% in 2006 to 58.69% in 2019. In our study, respondents having highest education had 4.03 (95% CI 3.50-4.64) times more chance to obtain "High Score" in 2019 MICS which is 5.30 times in 2012 MICS (95% CI 4.41-6.37) and 2.58 times in 2006 MICS (95% CI 2.28-2.93) compared to illiterate married women. Moreover, respondents from urban area were 1.13 times more likely to obtain "High Score" in 2019 MICS which is 1.14 times in 2012 MICS and 1.16 times in 2006 MICS, respectively than the rural married women. This study also found respondent's age, division, mass media access, and wealth status have played an important role in HIV/AIDS knowledge. Although a significant proportion of women had adequate knowledge of HIV/AIDS, more knowledge is still required to protect against such viruses/diseases. Thus, we advocate for the implementation of educational program in the curriculum, counselling, particularly in rural areas, and mass media access to ensure quality knowledge throughout the country.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».