Are We Prepped for Preexposure Prophylaxis (PrEP)? Provider Opinions on the Real-World Use of PrEP in the United States and Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preexposure prophylaxis (PrEP) with tenofovir disoproxil fumarate and emtricitabine (Truvada) has demonstrated efficacy in placebo-controlled clinical trials involving men who have sex with men, high-risk heterosexuals, serodiscordant couples, and intravenous drug users. To assist in the real-world provision of PrEP, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) has released guidance documents for PrEP use. METHODS: Adult infectious disease physicians were surveyed about their opinions and current practices of PrEP through the Emerging Infections Network (EIN). Geographic information systems analysis was used to map out provider responses across the United States. RESULTS: Of 1175 EIN members across the country, 573 (48.8%) responded to the survey. A majority of clinicians supported PrEP but only 9% had actually provided it. Despite CDC guidance, PrEP practices were variable and clinicians reported many barriers to its real-world provision. CONCLUSIONS: The majority of adult infectious disease physicians across the United States and Canada support PrEP but have vast differences of opinion and practice, despite the existence of CDC guidance documents. The success of real-world PrEP will likely require multifaceted programs addressing barriers to its provision and will be assisted with the development of comprehensive guidelines for real-world PrEP.
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.
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 | 0,000 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle