Resilience and associated factors in orphaned and separated adolescents in Kenya: Understanding the relationship with care environment and HIV risks
Notice bibliographique
Résumé
Orphans are at higher risk of HIV infection and several important HIV risk factors than non-orphans; however, this may be due to a combination of related social, psychological, and economic factors, as well as care environment, rather than orphan status alone. Understanding these complex relationships may aid policy makers in supporting evidence-based, cost-effective programming for this vulnerable population. This longitudinal study uses a causal effect model to examine, through decomposition, the relationship between care environment and HIV risk factors in orphaned and separated adolescents and youths (OSAY) in Uasin Gishu County, Kenya; considering resilience, social, peer, or family support, volunteering, or having one's material needs met as potential mediators. We analysed survey responses from 1105 OSAY age 10-26 living in Charitable Children's Institutions (CCI) (orphanages) and family-based care settings (FBS). Follow-up time was 7-36 months. Care in CCIs (vs. FBS) was associated with a decreased likelihood of engaging in forced, exchange, and consensual sex. Excess relative risks (ERR) attributable to the indirect pathway, mediation, or interaction were not significant in any model. Care environment was not statistically associated with differences in substance use. Our findings support the direct, unmediated, association between institutional care and HIV risk factors.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».