Determinant factors correlated with discriminatory attitude towards people living with HIV in Indonesian population: demographic and health survey analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Discrimination of people living with HIV (PLHIV) and its’ various forms is a concern�ing issue. The purpose of this study was to examine HIV stigma and discriminatory behaviors among \nIndonesian women and men aged 15 to 49 years. \nMaterial and methods: This was a cross-sectional study that analyzed data from the 2017 Indonesia \nDemographic and Health Survey, focusing on the discriminatory attitude. A stratified two-stage cluster \ndesign was utilized. Data included demographics (age, education, wealth index, and place of residence), \nknowledge of HIV, and discriminatory attitude towards PLHIV. Logistic multiple regression modelling \nexamined the determinant factors towards PLHIV. A total of 49,204 women aged 15 to 49 years, and \nmales aged 15 to 54 years were included in this survey. \nResults: According to the findings, 85.1 percent of women and 85.7 percent of men presented discrimi�natory attitudes towards PLHIV. Older age (p = 0.00; 95% CI: 1.13-1.50%), richest group (p = 0.00; \n95% CI: 0.69-0.93%), inhabiting rural area (p = 0.00; 95% CI: 1.11-1.33%), and comprehensive knowl�edge about HIV (p = 0.00; 95% CI: 0.45-0.53%) were the determinant factors of discriminatory atti�tudes towards PLHIV in women, while secondary education (p = 0.04; 95% CI: 1.00-5.09%) and richer \ngroup (p = 0.003; 95% CI: 0.483-0.859%) were the determinant factors in men. \nConclusions: A large proportion of men and women in Indonesia continue to engage in discriminatory \nattitude towards PLHIV. Stigma and prejudice must be tackled in order to battle the HIV/AIDS pandemic \nin Indonesia. People should be informed about behavior modification strategies to prevent the disease \nfrom spreading.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».