Trends of HIV testing among sexually active young females in Ethiopia: a multivariable decomposition analysis of 2005-2016 EDHS
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Even though HIV testing and care is highly targeted in different strategies in Ethiopia, most sexually active young females do not know their HIV status.Moreover, prior trend analysis has not been conducted among sexually active young females in Ethiopia.Therefore, this study aimed to assess the trend and determinants of HIV testing change among sexually active young females in Ethiopia. Material and methods:The current study utilized three consecutive Ethiopia Demographic and Health Survey (EDHS) datasets.A total of 1,201.9,3,094, and 2,864.7 sexually active female youths were included in 2005, 2011, and 2016 EDHS surveys, respectively.Data were analyzed using Stata version 14.0.Logit-based decomposition analysis was performed to identify contributing factors for HIV testing change, and statistical significance was determined with p-value.Results: The trend of HIV testing increased from 7% in 2005 to 52.5% in 2016 EDHS.The analysis revealed that 19% of the overall change in HIV testing was due to the change in female youths composition.Changes in the composition of young females according to region, age, economic status, age of sexual initiation, and comprehensive HIV/ AIDS knowledge were the major sources of the change.Greater than 80% of the increase in HIV testing was due to differences in coefficient.The change in behaviors of married youths and early starting of sex life were the contributing factors to change of HIV testing over the last decade.Conclusions: Change of HIV testing among sexually active female youths increased in the last 10 years in Ethiopia.However, in order to achieve the HIV-related targets in the country, programmatic interventions targeting uneducated women is needed.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».