Challenges of providing HIV pre-exposure prophylaxis across Australian clinics: qualitative insights of clinicians
Notice bibliographique
Résumé
Background HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) has been rapidly implemented in Australia, initially through restricted access in demonstration studies, and then through prescribing across sexual health clinics and general practice settings. In 2018, PrEP was publicly subsidised for people with Medicare (universal health insurance for citizens, permanent residents and those from countries with reciprocal arrangements). There is little research examining the experiences of PrEP providers in Australia, and existing research has been primarily conducted before public subsidy. METHODS: In this qualitative study, we examine the challenges that have emerged for PrEP-providing clinicians after public subsidy for PrEP was introduced. We conducted 28 semi-structured interviews in 2019-20 with PrEP providers in two Australian states, and analysed data thematically. Participants included general practitioners (GPs), sexual health nurses and sexual health physicians. RESULTS: Sexual health services have been reconfigured to meet changing patient demand, with an emphasis on ensuring equitable financial access to PrEP. Restrictions to nurse-led PrEP frustrated some participants, given that nurses had demonstrated competence during trials. GPs were believed to be less effective at prescribing PrEP, but GP participants themselves indicated that PrEP was an easy intervention, but difficult to integrate into general practice. Participants expressed discomfort with on-demand PrEP. CONCLUSIONS: Our findings indicate that supporting ways for patients without Medicare to access PrEP inexpensively, advocating for nurse-led PrEP, and developing guidelines adapted to general practice consultations could ensure that PrEP is delivered more effectively and equitably. Additionally, PrEP providers require encouragement to build confidence in providing on-demand 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 | 0,017 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».