‘Drug users stick together’: HIV testing in peer-based drop-in centres among people who inject drugs in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Introduction Although there is a well recognised need for novel approaches to HIV testing, particularly for marginalised populations at high risk for HIV infection, there remains a dearth of information on the acceptability of peer-based HIV testing among people who inject drugs (PWID). METHODS: Between July 2011 and June 2012, 22 in-depth interviews were conducted with PWID participating in the Mitsampan Community Research Project in Bangkok, Thailand. Semi-structured interviews explored willingness to access rapid HIV testing delivered by a healthcare professional or a trained peer within peer-based drop-in centres. Audio-recorded interviews were transcribed verbatim and a thematic analysis was conducted. RESULTS: All participants indicated interest in accessing rapid HIV testing by a healthcare professional at peer-based drop-in centres due to the advantage of receiving immediate results. Experiencing stigma and discrimination by healthcare workers and wanting to avoid administrative barriers in hospitals were also reported as reasons for why PWID preferred HIV testing in peer-based settings. Peer support and shared lived experiences were repeatedly mentioned as benefits of peer-based testing. However, some concerns regarding peer-delivered testing were expressed and included a fear of peers' violating confidentiality and concerns regarding peers' qualifications for conducting an HIV test. CONCLUSION: Many PWID in this study sample noted the value of a peer-based approach to receiving testing and indicated their willingness to access rapid HIV testing in peer-based drop-in centres. The findings from this study highlight the potential for novel peer-based methods to complement existing HIV services in an effort to improve access to testing among this population.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».