Functional Knowledge of Pre-Exposure Prophylaxis for HIV Prevention Among Participants in a Web-Based Survey of Sexually Active Gay, Bisexual, and Other Men Who Have Sex With Men: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Awareness of pre-exposure prophylaxis (PrEP) for HIV prevention is increasing, but little is known about the functional knowledge of PrEP and its impact on willingness to use PrEP. OBJECTIVE: The objective of this study was to assess the functional knowledge of PrEP among a sample of gay, bisexual, and other men who have sex with men (MSM) participating in a Web-based survey of sexually active MSM. METHODS: Men at least 18 years old, residing in the United States, and reporting sex with a man in the previous 6 months were recruited through social networking websites. PrEP functional knowledge included the following 4 questions (1) efficacy of consistent PrEP use, (2) inconsistent PrEP use and effectiveness, (3) PrEP and condom use, and (4) effectiveness at reducing sexually transmitted infections (STIs). Ordinal logistic regression was used to identify respondent characteristics associated with PrEP functional knowledge. In a subsample of participants responding to HIV prevention questions, we compared willingness to use PrEP by response to PrEP functional knowledge using logistic regression analysis adjusted for age, race and ethnicity, and education level. RESULTS: Among 573 respondents, PrEP knowledge was high regarding adherence (488/573, 85.2%), condom use (532/573, 92.8%), and STIs (480/573, 83.8%), but only 252/573 (44.0%) identified the correct efficacy. Lower functional PrEP knowledge was associated with minority race/ethnicity (P=.005), lower education (P=.01), and not having an HIV test in the past year (P=.02). Higher PrEP knowledge was associated with willingness to use PrEP (P=.009). Younger age was not associated with higher PrEP functional knowledge or willingness to use PrEP. CONCLUSIONS: PrEP knowledge was generally high in our study, including condom use and consistent use but may be lacking in higher risk MSM. The majority of respondents did not correctly identify PrEP efficacy with consistent use, which could impact motivation to seek out PrEP for HIV prevention. Targeted messaging to increase PrEP knowledge may increase PrEP use.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».