A socio-ecological analysis of factors influencing HIV treatment initiation and adherence among key populations in Papua New Guinea
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Papua New Guinea (PNG) members of key populations, including female sex workers (FSW), men who have sex with men (MSM) and transgender women (TGW), have higher rates of HIV compared to the general adult population and low engagement in HIV care. This paper examines the socio-ecological factors that encourage or hinder HIV treatment initiation and adherence among HIV positive members of key populations in PNG. METHODS: As part of a larger biobehavioural survey of key populations in PNG, 111 semi-structured interviews were conducted with FSW, MSM and TGW, of whom 28 identified as living with HIV. Interviews from 28 HIV positive participants are used in this analysis of the influences that enabled or inhibited HIV treatment initiation and treatment adherence. RESULTS: Enablers included awareness of the biomedical benefits of treatment; experiences of the social, familial and health benefits of early treatment initiation and adherence; support provided by family and friends; and non-judgmental and supportive HIV service provision. Factors that inhibited treatment initiation and adherence included perception of good health and denial of HIV diagnosis; poor family support following positive diagnosis; and anonymity and stigma concerns in HIV care services. CONCLUSION: Exploring health promotion messages that highlight the positive health impacts of early treatment initiation and adherence; providing client-friendly services and community-based treatment initiation and supply; and rolling out HIV viral load testing across the country could improve health outcomes for these key populations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».