Factors Influencing Clinicians’ Willingness to Prescribe Pre-exposure Prophylaxis for Persons at High Risk of HIV in China: Cross-sectional Online Survey Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is an effective HIV prevention measure. Clinicians play a crucial role in PrEP implementation, and their knowledge, attitudes, and career experience may affect their willingness to prescribe PrEP. However, little is known about the attitudes and willingness of clinicians to prescribe PrEP in countries without PrEP-specific guidelines. OBJECTIVE: We aimed to determine the factors associated with clinicians being willing to prescribe PrEP in China. METHODS: Between May and June 2019, we conducted an online cross-sectional survey of clinicians in 31 provinces across the six administrative regions in China on the WeChat smartphone app platform. Multivariable logistic regression was used to determine factors associated with willingness to prescribe PrEP. RESULTS: Overall, 777 HIV clinicians completed the survey. Most of the respondents had heard of PrEP (563/777, 72.5%), 31.9% (248/777) thought that PrEP was extremely effective for reducing the risk of HIV infection, and 47.2% (367/777) thought that it was necessary to provide PrEP to high-risk groups. After adjusting for age, gender, ethnicity, and educational background of the clinicians, the following factors significantly increased the odds of the clinicians being willing to prescribe PrEP: having worked for more than 10 years, compared to 5 years or less (adjusted odds ratio [aOR] 2.82, 95% CI 1.96-4.05); having treated more than 100 patients living with HIV per month, compared to 50 patients or fewer (aOR 4.16, 95% CI 2.85-6.08); and having heard of PrEP (aOR 7.32, 95% CI 4.88-10.97). Clinicians were less likely to be willing to prescribe PrEP if they were concerned about poor adherence to PrEP (aOR 0.66, 95% CI 0.50-0.88), the lack of PrEP clinical guidelines (aOR 0.47, 95% CI 0.32-0.70), and the lack of drug indications for PrEP (aOR 0.49, 95% CI 0.32-0.76). CONCLUSIONS: About half of all clinicians surveyed were willing to prescribe PrEP, but most surveyed had a low understanding of PrEP. Lack of PrEP clinical guidelines, lack of drug indications, and less than 11 years of work experience were the main barriers to the surveyed clinicians' willingness to prescribe PrEP. Development of PrEP clinical guidelines and drug indications, as well as increasing the availability of PrEP training, could help improve understanding of PrEP among clinicians and, thus, increase the number willing to prescribe PrEP.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».