Exploring nurse‐led HIV Pre‐Exposure Prophylaxis in a community health care clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Gay, bisexual, and other men who have sex with men (gbMSM) are 131 times more likely to acquire HIV compared with other Canadian men. Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) for HIV has the potential to reduce or eliminate disparities in HIV acquisition among key affected populations. This paper aims to discuss the feasibility and utility of a nurse-led PrEP program administered by the Cool Aid Community Health Centre (CACHC) in Victoria, British Columbia as a public health PrEP program was initiated. DESIGN, SAMPLE AND MEASUREMENTS: A retrospective chart review of 124 gbMSM patients accessing PrEP at CACHC in 2018 collected information on patient demographics, STI testing results, and PrEP prescription pick-ups at 3 time points. RESULTS: Ninety-nine (79.8%) patients have continued on PrEP, as defined as having picked up their second 90-day PrEP prescription. Both older age and having an Sexually Transmitted Infection after PrEP enrolment were significantly associated with staying on PrEP; decreased risk perceptions contributed most to clinic-level discontinuance. Very few patients who stayed on PrEP have transitioned to their own General Practitioner. CONCLUSIONS: Patients appear to recognize their risk and are continuing on PrEP to reduce their risk of HIV. As evidenced by ability to recruit and maintain patients, we conclude that nurse-led PrEP at community health centres supports access and uptake of essential health services to optimize individual and population health.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».