Context and Barriers to the Prescription of Nonoccupational Postexposure Prophylaxis Among HIV Medical Care Providers: National Internet-Based Observational Study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonoccupational postexposure prophylaxis (nPEP) is an effective HIV biomedical prevention strategy. The research and use of nPEP are mainly concentrated in the developed world, while little is known about the knowledge, attitudes, and practices of nPEP among HIV medical care providers in developing countries. OBJECTIVE: We aimed to assess the nPEP knowledge and prescribing practice among HIV medical care providers in mainland China. METHODS: HIV medical care providers were recruited in China during May and June 2019 through an online survey regarding nPEP-related knowledge, attitudes, and clinical prescription experiences. Multivariable logistic regression was performed to identify factors associated with prescribing nPEP among HIV medical care providers. RESULTS: A total of 777 eligible participants participated in this study from 133 cities in 31 provinces in China. Of the participants, 60.2% (468/777) were unfamiliar with nPEP and only 53.3% (414/777) of participants ever prescribed nPEP. HIV care providers who worked in a specialized infectious disease hospital (vs general hospital, adjusted odds ratio [aOR] 2.49; 95% CI 1.85-3.37), had practiced for 6-10 years (vs 5 or fewer years, aOR 3.28; 95% CI 2.23-4.80), had practiced for 11 years or more (vs 5 or fewer years, aOR 3.75; 95% CI 2.59-5.45), and had previously prescribed occupational PEP (oPEP, aOR 4.90; 95% CI 3.29-7.29) had a significantly positive association with prescribing nPEP. However, unfamiliarity with nPEP (aOR 0.08; 95% CI 0.05-0.11), believing nPEP may promote HIV high-risk behavior (aOR 0.53; 95% CI 0.36-0.77) or result in HIV drug resistance (aOR 0.53; 95% CI 0.36-0.77) among key populations, and self-reported having no written oPEP guideline in place (aOR 0.53; 95% CI 0.35-0.79) were negatively associated with nPEP prescription behavior. CONCLUSIONS: HIV medical care providers have insufficient nPEP knowledge and an inadequate proportion of prescribing, which may impede the scale-up of nPEP services to curb HIV acquisition. The implementation of tailored nPEP training or retraining to HIV medical care providers would improve this situation.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».