Assessing the Potential for Nurse-Led HIV Pre- and Postexposure Prophylaxis in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: HIV prevention efforts in Ontario require increased implementation of strategies including post- and pre-exposure prophylaxis. Access to these interventions could be improved by their provision through nurse-led models of care. We assessed nurses' readiness to deliver these interventions using a behavioral change framework. METHODS: We distributed an online survey to nurses in every Ontario sexual health clinic, HIV clinic, and community health center between March-June 2018, to determine the level of support for nurse-led postexposure prophylaxis/pre-exposure prophylaxis; we also explored nurses' "capabilities," "opportunities," and "motivations" for providing postexposure prophylaxis/pre-exposure prophylaxis. RESULTS: Overall, 72.7% of respondents supported implementation of both nurse-led postexposure prophylaxis and pre-exposure prophylaxis. More experienced nurses were less likely to support nurse-led postexposure prophylaxis and pre-exposure prophylaxis (adjusted odds ratio = 0.55 per decade nursing, 95% confidence interval (0.37, 0.82)). Nurses reported a high degree of knowledge of topics related to postexposure prophylaxis/pre-exposure prophylaxis, with the exception of creatinine interpretation. CONCLUSIONS: Ontario nurses report high levels of support for nurse-led postexposure prophylaxis and pre-exposure prophylaxis and are well positioned to provide these interventions. Targeted education and implementation efforts are needed to engage these nurses in postexposure prophylaxis and pre-exposure prophylaxis delivery.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».