Determinants of cervical cancer screening among women living with HIV in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
In sub-Saharan Africa (SSA), cervical cancer (CC) is the second leading cause of cancer-related deaths, with human immunodeficiency virus (HIV) seropositive women being particularly vulnerable. Despite the benefits of early CC screening in reducing HIV-related CC deaths, CC screening uptake remains limited, with wide disparities in access across SSA. As part of a larger study, this paper examines the determinants of CC screening among HIV-seropositive women of reproductive age (15-49 years) in Zimbabwe. Using the 2015 Zimbabwe Demographic and Health Survey, we conducted multilevel analyses of CC screening among 1490 HIV-seropositive women, nested in 400 clusters. Our findings revealed that, even though 74% of HIV-seropositive women knew about CC, only 17.6% of them reported ever screening for it. Women who held misconceptions about HIV (OR = 0.47, p = 0.01) were less likely to screen for CC compared to those with accurate knowledge about HIV and CC. HIV-seropositive women with secondary or higher education were more likely to screen (OR = 1.39, p = 0.04) for CC compared to those with a primary or lower level of education. Age was positively associated with screening for CC. Furthermore, locational factors, including province and rural-urban residence, were associated with CC screening. Based on these findings, we call for integrated care and management of HIV and non-communicable diseases in Southern Africa, specifically, Zimbabwe due to the legacy of HIV in the region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».