Lost Opportunities to Reduce Periconception HIV Transmission
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Safer conception strategies create opportunities for HIV-serodiscordant couples to realize fertility goals and minimize periconception HIV transmission. Patient-provider communication about fertility goals is the first step in safer conception counseling. METHODS: We explored provider practices of assessing fertility intentions among HIV-infected men and women, attitudes toward people living with HIV (PLWH) having children, and knowledge and provision of safer conception advice. We conducted in-depth interviews (9 counselors, 15 nurses, 5 doctors) and focus group discussions (6 counselors, 7 professional nurses) in eThekwini District, South Africa. Data were translated, transcribed, and analyzed using content analysis with NVivo10 software. RESULTS: Among 42 participants, median age was 41 (range, 28-60) years, 93% (39) were women, and median years worked in the clinic was 7 (range, 1-27). Some providers assessed women's, not men's, plans for having children at antiretroviral therapy initiation, to avoid fetal exposure to efavirenz. When conducted, reproductive counseling included CD4 cell count and HIV viral load assessment, advising mutual HIV status disclosure, and referral to another provider. Barriers to safer conception counseling included provider assumptions of HIV seroconcordance, low knowledge of safer conception strategies, personal feelings toward PLWH having children, and challenges to tailoring safer sex messages. CONCLUSIONS: Providers need information about HIV serodiscordance and safer conception strategies to move beyond discussing only perinatal transmission and maternal health for PLWH who choose to conceive. Safer conception counseling may be more feasible if the message is distilled to delaying conception attempts until the infected partner is on antiretroviral therapy. Designated and motivated nurse providers may be required to provide comprehensive safer conception counseling.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».