英语翻译Predictors of preferring not to care for patients with HIV : Logistic regression modelling was undertaken to identify factors associated with unwillingness to care for HIV-positive patients.The dependent variable was agreement with t
来源:学生作业帮助网 编辑:六六作业网 时间:2024/12/28 04:49:52
英语翻译Predictors of preferring not to care for patients with HIV : Logistic regression modelling was undertaken to identify factors associated with unwillingness to care for HIV-positive patients.The dependent variable was agreement with t
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Predictors of preferring not to care for patients with HIV : Logistic regression modelling was undertaken to identify factors associated with unwillingness to care for HIV-positive patients.The dependent variable was agreement with the statement I would prefer not to care for patients with HIV/ AIDS.Demographic variables (sex,age,language,hospital site,length of time in the job and job category),having previous experience of caring for an HIV- positive patient,HIV knowledge score and perception of personal risk were entered into the model.After controlling for confounding,unwillingness to care for patients with HIV was associated only with having never cared for someone with HIV (Odds ratio,OR0.14; 95% CI 0.05,0.43:P = 0.001) i.e.,those who had previously cared for a patient with HIV were more willing to care.
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关于人们不愿意照顾HIV患者的原因预测:这里使用逻辑回归模型来确定究竟哪些因素与不愿意照顾HIV患者这一结果有关.即那些与“我不愿照顾艾滋病人”有关的独立变量.一些人口统计学变量诸如:性别,年龄,语言,医院位置,工作经验长短和分类,是否有过照顾HIV病人的经验,对HIV的了解程度和对个人风险的认识程度被计入这个模型当中.在控制复杂关联之后,发现人们不愿照顾HIV病人只与这些人没有照顾过HIV病人有关.而那些有过照顾此类病人经验的人,则更愿意去照顾他们.
不愿意照顾艾滋病毒患者的预测: 逻辑回归模型进行,以确定护理艾滋病毒阳性患者不愿与相关的因素。因变量是协议的发言我宁愿不去在意 HIV 患者 / 艾滋病。人口统计变量 (性别、 年龄、 语言、 医院网站、 作业和作业类别中的时间长度),有照顾一个艾滋病毒阳性患者的工作经验,艾滋病毒知识分数和个人风险的感知输入到模型。后控制混杂,艾滋病毒患者不愿被仅与曾永远不会照顾人感染艾滋病毒的关联 (比值比,O...
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不愿意照顾艾滋病毒患者的预测: 逻辑回归模型进行,以确定护理艾滋病毒阳性患者不愿与相关的因素。因变量是协议的发言我宁愿不去在意 HIV 患者 / 艾滋病。人口统计变量 (性别、 年龄、 语言、 医院网站、 作业和作业类别中的时间长度),有照顾一个艾滋病毒阳性患者的工作经验,艾滋病毒知识分数和个人风险的感知输入到模型。后控制混杂,艾滋病毒患者不愿被仅与曾永远不会照顾人感染艾滋病毒的关联 (比值比,OR0.14 ; 95%CI 0.05,0.43: P = 0.001) 即那些以前曾照顾艾滋病毒患者的人更愿意照顾。
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的预测不关心病人而HIV:逻辑回归模型进行识别因子不愿意照顾HIV阳性病人。因变量是协议对这项声明,我宁愿不去关心HIV / AIDS病人。人口统计学变量(性别、年龄、语言、医院网站,长时间工作和工作类别),有管理经验为艾滋病-积极关心病人,HIV知识得分和感知的个人风险都进了模型。在控制混杂,不愿关心病人HIV相关只有没有照顾带有HIV病毒的人(优势比,0.05;95%可信区间,OR0.14 0...
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的预测不关心病人而HIV:逻辑回归模型进行识别因子不愿意照顾HIV阳性病人。因变量是协议对这项声明,我宁愿不去关心HIV / AIDS病人。人口统计学变量(性别、年龄、语言、医院网站,长时间工作和工作类别),有管理经验为艾滋病-积极关心病人,HIV知识得分和感知的个人风险都进了模型。在控制混杂,不愿关心病人HIV相关只有没有照顾带有HIV病毒的人(优势比,0.05;95%可信区间,OR0.14 0.43:P = 0.001)即那些之前照顾病人更愿意care.
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预测不愿意照顾艾滋病毒患者:回归模型是为了确定相关因素不愿意照顾艾滋病毒阳性患者。因变量是一致的声明,我不喜欢照顾艾滋病毒/艾滋病患者。人口统计变量(性别,年龄,语言,医院网站,长时间的工作和工作类别),在以往的经验照顾一个艾滋病毒阳性患者,艾滋病毒的知识得分和个人风险的看法是进入模式。在控制混杂,不愿意照顾艾滋病毒患者是只与有从不关心某人与艾滋病毒(胜算比,or0.14;95%次0.05,0.4...
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预测不愿意照顾艾滋病毒患者:回归模型是为了确定相关因素不愿意照顾艾滋病毒阳性患者。因变量是一致的声明,我不喜欢照顾艾滋病毒/艾滋病患者。人口统计变量(性别,年龄,语言,医院网站,长时间的工作和工作类别),在以往的经验照顾一个艾滋病毒阳性患者,艾滋病毒的知识得分和个人风险的看法是进入模式。在控制混杂,不愿意照顾艾滋病毒患者是只与有从不关心某人与艾滋病毒(胜算比,or0.14;95%次0.05,0.43=0.001)即,那些谁曾照顾病人的艾滋病毒更愿意照顾。
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