Intersecting Syndemics of Household Water Insecurity and HIV/AIDS: Implications for Dermatological Health among People Living with HIV in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Objectives In tropical and resource-poor settings where household water insecurity is prevalent, the risk of dermatological conditions is significantly high among People living with HIV (PLHIV). However, no study has examined the nature of this relationship in Kenya. Thus, this study assessed the effect of water insecurity on dermatological conditions among PLHIV in Kenya. Methods Data for this study were drawn from the Resource Insecurity and Well-being Study with a focus on PLHIV in Kenya (N = 1,132). Data collected included measures of household water insecurity experiences, dermatological conditions, use of improved/unimproved water sources, environmental risk factors, and sociodemographic factors. Following descriptive and bivariate analysis, complementary log-log regression models assessed the effect of water insecurity on each skin condition in three multivariate models. This was followed by predicted probabilities that examined the intersecting syndemics of water insecurity over water source and gender. Results Of the 1,132 PLHIV, 16.2% reported having skin infections, 16.3% experienced skin itching, and 9.4% experienced skin sores in the last month. In the multivariate models, water insecurity was a significant predictor of skin infections (OR: 1.03; 95% CI: 1.01, 1.04), skin itching (OR: 1.02, 95% CI: 1.01, 1.03) and skin sores (OR: 1.04, 95% CI: 1.02, 1.06). The interaction between water insecurity and improved water sources showed decreased skin sores and itching odds. Conclusions Household water insecurity is a significant predictor of dermatological conditions among PLHIV. Policies aimed at improving access to clean water and sanitation are essential in promoting their well-being.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».