HIV infection risk among women in South Africa: exploring the interplay between financial autonomy, sexual autonomy and intimate partner violence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim: To assess the inter-relationships between women’s sexual autonomy (SA), financial autonomy (FA) and experience of intimate partner violence (IPV), and how these factors influence HIV infection risk. Subject and Methods: This is a secondary analysis of the 2016 South-Africa Demographic and Health Survey. The study included all ever-partnered women aged 18-49 who were randomly selected for the domestic violence and HIV test modules. SA was measured from questions about women’s ability to refuse sex or request condom use. FA was measured from questions about women’s employment status, personal earnings, etc. IPV was measured from questions about women’s experience of emotional, physical and/or sexual violence. Bivariate analyses were used to assess the inter-relationships between SA, FA and IPV, and their individual relationships with HIV. Lastly, a multiple logistic regression model assessed their mutually adjusted associations with HIV infection risk. Results: There was no apparent relationship between sexual and financial autonomy, but they were weakly inversely associated with IPV. In the bivariate analyses, all three variables were associated with HIV risk. However, in the mutually adjusted model, only SA and IPV remained associated with HIV risk. Low SA (AOR = 2.01, 95% CI: 1.30 to 3.10, p=0.006) and exposure to sexual violence (AOR = 2.91, 95% CI: 1.14 to 7.43, p = 0.03) were associated with higher odds of HIV seropositivity. Conclusion: This study highlighted the important roles of SA and IPV on women’s HIV risk, as well as the need for further research to clarify the role of FA.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».