Correlates of HIV testing among men in Ghana: Cross-sectional analysis of the 2022 demographic and health survey
Notice bibliographique
Résumé
Introduction New HIV infections are on the rise in Ghana, with approximately 16,574 new cases reported in 2022 alone. Although HIV prevalence rate is higher among women aged 15–49 years (2.0 [1.7–2.3]) than men aged 15–49 (1.0 [0.8–1.2]) in Ghana, evidence form the country’s 2022 Demographic and health Survey suggest that only 12% of men had ever been tested for HIV once in their lifetime relative to 17% of women, and yet more men (35%) than women (23%) reported having sexual intercourse with persons who were neither their wife nor live-in partners. More so, the Ghana National HIV and AIDS Policy has over the years positively influenced the utilization of HIV testing (HIVT) services among women in Ghana through antenatal care visits. While this policy encourages women to undertake testing with their husbands, most men in the Ghanaian Context rarely accompany their spouse to antenatal care due to several reasons including conflicting work schedules, thus limiting their chances of getting tested. Using a nationally representative dataset, this study adds to the broader literature by exploring the factors associated with HIVT among men. Methods Using the 2022 Ghana Demographic and Health Survey ( N = 7044 males), and employing multiple logistic regression models, this study explored the factors associated with HIVT among men. Results Married men (OR = 1.723; p < .001), the employed, particularly, those paid in cash only (OR = 2.021; p < .001) and those paid both in cash and kind (OR = 1.823; p < .001), those who had knowledge of HIV test kits (OR = 1.708; p < .001), aware and approve to use Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) (OR = 1.1280; p < .001), as well as those who visited a health facility in the past 6 months (OR = 1.615; p < .001), all significantly reported higher odds of testing. Moreover, Educational attainment, age, household wealth, religion, ethnicity, and the region of residence significantly predicted HIVT in the study context. Conclusion Socio-demographic, economic, geographic and health-related factors have significant influence on the uptake of HIVT among men in Ghana, thus underscoring the need for tailored interventions that consider diverse contextual factors in HIV prevention and healthcare delivery.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».