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Enregistrement W4414994194 · doi:10.1038/s41598-025-19261-7

Mental health challenges and HIV status disclosure among children and adolescents living with HIV in Eastern Uganda

2025· article· en· W4414994194 sur OpenAlexaff
Joseph Kirabira, Godfrey Zari Rukundo, Letizia Maria Atim, Celestino Obua, Edith K. Wakida, Christine Etoko Atala, Naume Etoko Akello, Helen Byakwaga, Scholastic Ashaba, Brian C. Zanoni

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Institutes of HealthMbarara University of Science and TechnologyBusitema University
Mots-clésMental healthAnxietyStigma (botany)Logistic regressionSocial stigmaDepression (economics)Mini-international neuropsychiatric interviewSocial supportHuman immunodeficiency virus (HIV)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide the prevalence of children and adolescents on antiretroviral therapy is increasing with the advancement in pediatric HIV care. However, this presents unique challenges associated with HIV status disclosure to the child or the adolescent without negatively affecting treatment outcomes. The primary objective of the study was to determine the prevalence of mental health challenges and their association with HIV status disclosure among children and adolescents seeking care at three pediatric HIV clinics in Eastern Uganda. This prospective cross-sectional study was conducted among children and adolescents aged 8-17 years. Disclosure was assessed using an adapted United States Agency for International Development -Academic Model Providing Access to Healthcare (AMPATH) disclosure questionnaire. Mental health outcomes (major depression, suicidality, generalized anxiety and alcohol use disorder) were evaluated using the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI-KID) questionnaire, stigma using the Internalized AIDS-Related Stigma Scale and social support using the Multidimensional Scale of Perceived Social Support. Prevalence of disclosure was determined as a proportion of participants in the study group who screened positive for disclosure as per the AMPATH disclosure questionnaire. Factors associated with mental health conditions were determined by running bi-variable and multivariable logistic regression models. Among the 326 children and adolescents enrolled, 23.3% (n = 76) had at least one mental health challenge (MHC). The prevalence of major depression was 14.1%, suicidality, 12.8%, generalized anxiety disorder, 8.59% and alcohol use disorder was 1.2%. MHCs were more common among children and adolescents living with HIV who had been disclosed of their HIV status. HIV status disclosure was a risk factor for both major depression (adjusted odds ratio (aOR) = 2.98, p = 0.018) and suicidality (aOR = 2.72, p = 0.031) but not generalized anxiety disorder. Older age (13-17 years) was a risk factor for major depression (aOR = 2.52, 95%, p = 0.001), while maternal caregiving (aOR = 0.42, p = 0.026) was protective. Generalized anxiety disorder (aOR = 7.44, p < 0.001) was a strong risk factor for suicidality while high perceived social support (aOR = 0.39, p = 0.024) was protective. Education level above primary (aOR = 2.80, p = 0.030) and internalized stigma (aOR = 1.67, p = 0.041) were risk factors for generalized anxiety disorder. Children and adolescents face unique mental health challenges associated with HIV status disclosure which calls for sociocultural appropriate interventions to bridge this gap.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,283 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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