Determinants of HIV Preexposure Prophylaxis Adherence Among Female Sex Workers in a Demonstration Study in Cotonou, Benin: A Study of Behavioral and Demographic Factors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HIV preexposure prophylaxis (PrEP) efficacy is closely linked to adherence, and factors associated with PrEP adherence are not well understood and may differ across populations. As PrEP demonstration projects and implementation are ongoing, it is essential to understand factors associated with adherence to oral PrEP to design effective adherence interventions and maximize the public health impact of PrEP. We thus aimed to assess demographic and behavioral factors associated with optimal PrEP adherence (100%) among female sex workers (FSWs) participating in a demonstration project in Cotonou, Benin. METHODS: Female sex workers were provided with daily Truvada and followed quarterly for 1 to 2 years. Sociodemographics, partners, and behaviors were collected through face-to-face questionnaires. Another questionnaire based on sexual the theory of planned behavior and the theory of interpersonal behavior was also administered. Generalized estimating equations were used to identify factors associated with optimal daily adherence. RESULTS: At baseline, 255 FSWs were followed up. One-year increase in age of FSWs was associated with a 3% increase in optimal adherence (prevalence ratio, 1.03; 95% confidence interval, 1.01-1.05; P for trend = 0.0003), and optimal adherence decreased by 31% for every 6 months of follow-up (prevalence ratio, 0.69; 95% confidence interval, 0.59-0.79; P for trend < 0.0001). For the participants who have completed the behavioral questionnaires, high intention to adhere to the treatment was also a predictor of optimal adherence. CONCLUSIONS: Efforts should be geared toward FSWs intending to use PrEP to help them reach adequate adherence levels for effective HIV protection.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».