Attitudes and Practices of a Sample of Nova Scotian Physicians for the Implementation of HIV Pre-Exposure Prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is an effective HIV prevention tool that requires the ongoing support of physicians to be accessible. Recently, Nova Scotia experienced a 100% increase in HIV diagnoses. The purpose of this study is to explore the relationship between physicians' support of PrEP, knowledge of PrEP, and PrEP prescribing history using the information-motivation-behavioral (IMB) skills model. METHODS: An online survey was distributed to physicians in Nova Scotia, Canada, and eighty physicians participated. Two exploratory factor analyses were conducted with items from the Support of PrEP scale and Knowledge of PrEP scale. A mediation analysis was conducted to assess if knowledge of PrEP mediated the relationship between support of PrEP and whether physicians have prescribed PrEP in the past. RESULTS: On average, physicians reported strong support for PrEP, and as support for PrEP increased so did knowledge of PrEP. Further, physicians who had prescribed PrEP demonstrated strong knowledge of PrEP and physicians who had not prescribed PrEP reported feeling neutral. The 95% bootstrap confidence interval indirect effect of Support for PrEP on prescription history did not include zero (B = 1.59, 95% BsCI [0.83, 3.57]) demonstrating that the effect of support for PrEP is mediated by knowledge of PrEP. The most commonly identified barrier to prescribing PrEP was the lack of drug coverage among patients. CONCLUSION: The results of the mediation analysis support the IMB skills model regarding support for PrEP, Knowledge of PrEP, and having prescribed PrEP in the past. Our findings suggest that to improve PrEP uptake in Nova Scotia, educational interventions for physicians and universal coverage of the drug would be necessary.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».