‘Why would you promote something that is less percent safer than a condom?’: Perspectives on partially effective HIV prevention technologies among key populations in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
New biomedical prevention technologies (NPTs) for HIV, including oral Pre-Exposure Prophylaxis, and vaginal and rectal microbicides and HIV vaccines in development, may contribute substantially to controlling the HIV epidemic. However, their effectiveness is contingent on product acceptability and adherence. We explored perceptions and understanding of partially effective NPTs with key populations in South African townships. From October 2013 to February 2014, we conducted six focus groups and 18 individual interviews with Xhosa-speaking adolescents (n = 14), adult men who have sex with men (MSM) (n = 15), and adult heterosexual men (n = 9) and women (n = 10), and eight key informant (KI) interviews with healthcare workers. Interviews/focus groups were transcribed and reviewed using a thematic approach and framework analysis. Overall, participants and KIs indicated scepticism about NPTs that were not 100% efficacious. Some participants equated not being 100% effective with not being completely safe, and thus not appropriate for dissemination. KIs expressed concerns that promoting partially effective NPTs would encourage substitution of a more effective with a less effective method or encourage risk compensation. Educational and social marketing interventions that address the benefits and appropriate use of partially effective NPTs, including education and support tailored for frontline service providers, are needed to prepare for successful NPT implementation in South Africa.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».