Improving Access to HIV Care for Young Mothers Living with HIV in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
Background: HIV disproportionately impacts adolescent girls and young women living in Southern Africa. Rates of mother-to-child HIV transmission are also elevated in this group, highlighting the need for targeted interventions to improve the health of young mothers living with HIV. A non-profit organization in Zimbabwe, Zvandiri, founded a peer-led care model, the Young Mentor Mother (YMM) program, in response to this issue. Methods: Four University of Toronto students conducted semi-structured virtual interviews (N=29) among Zvandiri staff and YMMs to identify the benefits and challenges of the YMM program. We applied deductive and inductive thematic analyses to transcriptions and performed a qualitative analysis using Dedoose software. Results: Participant [AT1] narratives revealed several themes, including three vital benefits from the YMM program: 1) peer- support, 2) holistic care, and 3) women’s empowerment. Barriers to the success of the program identified from interviews mapped onto the social-ecological model, whereby structural factors (lack of funding, food insecurity), community-level factors (HIV-related stigma, socio-cultural differences in accepting HIV care), and interpersonal factors (intimate partner violence) were found to impact the implementation and scale-up of the program. Barriers to scaling-up the YMM program included limited funds, lack of resources, and cultural and geographic differences. We also identified socio-structural challenges to scale-up, such as intimate-partner violence, food insecurity, and HIV-related stigma. Conclusion: Zvandiri’s YMM program fills an important gap in HIV care for young women and girls and has several benefits, such as peer-support, holistic care, and women’s empowerment. Future research focused on the perspectives of clients, stakeholders, and young fathers will further inform the scaling of the program to new countries and regions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».