Biomedical HIV Prevention Including Pre-exposure Prophylaxis and Opiate Agonist Therapy for Women Who Inject Drugs
Notice bibliographique
Résumé
Women who inject drugs (WWID) are at higher risk of HIV compared with their male counterparts as a result of multiple factors, including biological, behavioral, and sociostructural factors, yet comparatively little effort has been invested in testing and delivering prevention methods that directly target this group. In this article, we discuss the need for expanded prevention interventions for WWID, focusing on 2 safe, effective, and approved, yet underutilized biomedical prevention methods: opiate agonist therapy (OAT) and oral pre-exposure prophylaxis (PrEP). Although both interventions are well researched, they have not been well examined in the context of gender. We discuss the drivers of women injectors' higher HIV risk, review the effectiveness of OAT and PrEP interventions among women, and explain why these new HIV prevention tools should be prioritized for WWID. There is substantial potential for impact of OAT and PrEP programs for WWID in the context of broader gender-responsive HIV prevention initiatives. Although awaiting efficacy data on other biomedical approaches in the HIV prevention research "pipeline," we propose that the scale-up and implementation of these proven, safe, and effective interventions are needed now.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».