Survey of Health Care Providers’ Practices and Opinions Regarding Bacterial Sexually Transmitted Infection Testing Among Gay, Bisexual, and Other Men Who Have Sex With Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rates of bacterial sexually transmitted infections (STIs) continue to rise among gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM) globally. Testing and treatment can prevent morbidity and transmission. However, testing rates remain suboptimal. METHODS: In 2018, we conducted an online cross-sectional survey to explore STI testing ordering practices, 14 potential barriers for testing and 11 possible ways to improve testing from the perspective of health care providers in Toronto, Ontario. An estimated 172 providers were invited from primary care and sexual health clinic settings. Providers were eligible to complete the survey if they provided care for ≥1 GBMSM per week and were involved in the decision-making process in providing STI tests. We used descriptive statistics to summarize survey responses. RESULTS: Ninety-five providers (55% response rate) participated, of whom 68% worked in primary care and 32% in sexual health settings. Most (66%) saw ≤10 GBMSM clients per week. In primary care (65%) and sexual health (40%) clinic settings, insufficient consultation time was the most common barrier to STI testing. In primary care, other common barriers included difficulty introducing testing during unrelated consultations (53%), forgetting (47%), and patients being sexually inactive (31%) or declining testing (27%). The following were most likely to improve testing: express/fast-track testing services (89%), provider alerts when patients are due for testing (87%), patient-collected specimens (84%), nurse-led STI testing (79%), and standing orders (79%). CONCLUSIONS: Promising interventions to improve bacterial STI testing included initiatives that simplify and expedite testing and expand testing delivery to other health care professionals.
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.
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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».