Barriers and facilitators to providing human immunodeficiency virus pre-exposure prophylaxis decision support to black patients in Canada: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Healthcare settings can build towards a specific social environment, in which Black patients can make informed health decisions, including those about whether or not to use PrEP. We utilize self-determination theory for guidance to identify the extent to which current HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) decision support practices from healthcare professionals (HCP) are autonomy supportive. This identifies future developments and implementations of interventions for HCP capacity building to enhance the autonomy of Black patients who are considering using PrEP. Methods: Using a cross-sectional design for examining HCPs' perspectives on delivering quality PrEP usage-related decision support. Through a cross-sectional online survey of 24 HCP from 10 community-based health centers serving in Toronto, Canada, descriptive statistics were characterized in close-ended survey data and sample. Open-ended survey responses were analyzed using Q- sorting methodology. Results: Of the HCP, 40% were willing to provide PrEP decision support to Black-identified patients. HCP reported barriers of needing education about PrEP and available resources (96%) There’s a need for more education and resources to facilitate decision support for Black patients to improve decision support and reduce PrEP uptake disparities. Conclusion: It is imperative that cultural humility in healthcare is upheld to provide informed decision support since not only health conditions vary from patient to patient, but life experiences and background are equally crucial to the health status of that individual. Competence development among HCP can take the forms of providing training to increase cultural humility awareness, knowledge, and skills that can build towards an environment in which Black patients are informed about and for their health decisions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».