Perspectives of Latinas Regarding the Influence of Socio-Cultural Factors on HIV Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Despite promising declines in new HIV diagnoses, Latinas continue to experience elevated rates of HIV in the United States. Their increased risk of HIV infection is influenced by socio-cultural factors that hinder effective prevention efforts. The objective of this study was to elicit the perspectives of Latinas about the influence of socio-cultural factors on HIV prevention. A qualitative description method was conducted with 33 women who participated in focus groups in South Florida. A conventional content analysis was used, with coding categories derived directly from the participants’ narratives. Analysis yielded three categories related to socio-cultural factors that influence HIV transmission: (1) Marianismo , (2) Machismo , and (3) Familismo . The findings revealed power imbalances in Latinas’ intimate relationships, shaped by these three socio-cultural factors that continue to influence sexual health behaviors and increase HIV risk. The findings also revealed that while power imbalances exist, Latinas also exercise autonomy, support their families, or find alternative ways to access prevention resources. These behaviors reflect ongoing sociocultural influences that shape decision-making and health engagement. It is therefore critical to consider these evolving dynamics when developing HIV prevention interventions that are responsive to the unique socio-cultural contexts affecting Latinas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».