Key challenges to voluntary medical male circumcision uptake in traditionally circumcising settings of Machinga district in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Voluntary medical male circumcision (VMMC) is becoming more popular as an important HIV prevention strategy. Malawi, with a high HIV and AIDS prevalence rate of 8.8% and a low male circumcision prevalence rate of 28% in 2016, is one of the priority countries recommended for VMMC scale-up. This paper investigates the attitudes and key challenges to VMMC adoption in a traditionally circumcising community in Malawi where male circumcision is culturally significant. Methods A mixed design study using quantitative and qualitative data collection methods was carried out to determine the attitudes of 262 randomly selected males towards VMMC in a culturally circumcising community in Malawi. Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 20 was used to analyse the quantitative data. To identify predictors of VMMC uptake, we used logistic regression analysis. To identify the themes, qualitative data were analysed using content analysis. Results The findings indicate that, while more males in this community prefer medical circumcision, traditional circumcision is still practised. Panic (63%) perceived surgical complications (31%), and cost (27%) in accessing VMMC services were some of the barriers to VMMC uptake. Age and culture were found to be statistically significant predictors of voluntary medical male circumcision in the logistic analysis. According to qualitative data analysis, the key challenges to VMMC uptake were the involvement of female health workers in the circumcision team and the incentives provided to traditional circumcisers. Conclusion According to the findings of this study, VMMC services should be provided in a culturally competent manner that respects and considers existing cultural beliefs and practices in the community. Coordination between local leaders and health workers should be encouraged so that VMMC services are provided in traditional settings, allowing for safe outcomes, and increasing VMMC uptake.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».