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Enregistrement W4407212216 · doi:10.1186/s12981-025-00710-2

Prevalence and determinants of HIV testing-seeking behaviors among women of reproductive age in Tanzania: analysis of the 2022 Demographic and health survey

2025· article· en· W4407212216 sur OpenAlexfundno aff
Jackson Micheal Asingwire, Isaac Isiko, Kuli Faith Rombe, Aaron Mwesigwa, Emmanuel Asher Ikwara, Haron Olot, Lenz Nwachinemere Okoro, Manankong Jane Precious Izunwanne, Blessing Onyinyechi Agunwa, Abdul Aziiz Bwana, William Yiga Kalemba, Ebuka Louis Anyamene

Notice bibliographique

RevueAIDS Research and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Council on Graduate Studies, Council of Ontario UniversitiesUnited States Agency for International Development
Mots-clésTanzaniaMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Reproductive healthEnvironmental healthDemographyFamily medicineGerontologyPopulationSocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: HIV remains one of the major epidemics and public health concerns within low and middle-income countries such as Tanzania. This study aimed to assess the prevalence and the factors associated with HIV testing-seeking behaviors among women of childbearing age in Tanzania. METHODS: This study used the 2022 Tanzania Demographic and Health Survey dataset. The study utilized individual recodes (IR) files where data was collected using the Women's Questionnaire to analyze factors influencing HIV testing behavior among women, Descriptive analysis, and bivariate and multivariate logistic regressions were performed and all the data were processed and analyzed using STATA version 17 at 95% CI and significance level P < 0.05. RESULTS: This study included 2531 women with 90.0% having ever tested for HIV while 7.0% had never tested for HIV. Not employed [AOR:0.35, CI (0.20-0.61)] has lower odds of HIV testing than All-year employed status. Rural residents have reduced odds of HIV testing [AOR:0.43, CI (0.21-0.88)] compared to women living in urban areas. Those able to ask their partner to use a condom are more likely to have been tested with increased odds [AOR: 3.52, CI (2.31-5.37)]. Participants with a history of genital discharge [AOR:4.30, CI (1.28-14.46)] and those who don't know their genital discharge history have [AOR: 0.20, CI (0.07-0.55)] are significant for HIV testing. Women who have heard about PrEP but are not uncertain about its approval [AOR: 36.07, CI (3.33-390.25)], respondents who have tested before with HIV testing kits [AOR:35.99, CI (4.00-324.13)] and women who are aware of HIV testing kids but never tested with them before [AOR: 2.80, CI (1.19-6.58)] are predictors of HIV testing seeking behaviors. CONCLUSION: The government and other concerned agencies should introduce mobile or community-based testing units and subsidize testing costs to reach economically disadvantaged or rural populations. Promote Open Communication on Sexual Health: Public health campaigns should encourage open discussions about sexual health within relationships, emphasizing condom negotiation and mutual health checks as preventive measures. Raise Awareness and Accessibility of HIV Prevention Tools: Expand education on PrEP and HIV self-test kits to improve familiarity and acceptance, which may empower individuals to proactively seek testing. Integrate Sexual Health Screening into Routine Healthcare: Health facilities should incorporate HIV testing when individuals present with symptoms like genital discharge to improve early detection and intervention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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