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Enregistrement W4200530970 · doi:10.1093/ofid/ofab466.1045

850. Reasons for not Using PrEP and Actions that May Facilitate PrEP Uptake in Ontario and British Columbia, Canada

2021· article· en· W4200530970 sur OpenAlexaffabout
Oscar Javier Pico Espinosa, Mark Hull, Nathan J. Lachowsky, David S. Hall, Saira Mohammed, Karla Fisher, Daniel Grace, Mark Gaspar, Robinson Truong, Leo Mitterni, Matthew Harding, Paul MacPherson, Kevin Woodward, Simon Rayek, Eric Peters, Jody Jollimore, Marshall Kilduff, John C. Maxwell, Warren Greene, Garfield Durrant, Camille Arkell, Tyllin Cordeiro, Darrell H. S. Tan

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensCanadian AIDS Treatment Information ExchangeCAAN Communities, Alliances & NetworkAIDS Committee of TorontoHassle Free ClinicCommunity Based Research CentreToronto General HospitalMcMaster UniversityUniversity of OttawaVancouver Native Health SocietySt. Michael's HospitalBlack Coalition for AIDS PreventionAIDS VancouverIsland HealthUniversity of TorontoVancouver Coastal HealthUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPre-exposure prophylaxisMedicineRespondentFamily medicineFeelingHuman immunodeficiency virus (HIV)Men who have sex with menDemographyGuidelinePsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background HIV Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is an underutilized intervention to prevent HIV infection in Canada. Known barriers to PrEP uptake include lack of awareness, low HIV risk perception, side effects, PrEP not being publicly funded (which is the case in Ontario) and stigma. We aimed to identify barriers to PrEP use and actions that may facilitate PrEP uptake in Ontario and British Columbia. Methods Gay, bisexual and other men who have sex with men 19 years or older living in Ontario and British Columbia, Canada, answered a survey between July 2019 and August 2020. Participants who met Canadian PrEP guideline criteria for PrEP and not already using PrEP indicated which barriers were relevant to them and which actions would make them more likely to start PrEP. We used descriptive statistics and tested differences between Ontario and British Columbia using Chi-square tests for proportions and t-tests or Wilcoxon rank-sum tests for continuous variables. Results Of 1527 survey responses, 260 (184 in Ontario and 76 in British Columbia) who were never PrEP users and met criteria for PrEP were included. In Ontario, the most common barriers were affordability (43%) and concern about side effects (42%). In British Columbia, the most common reasons were concern about side effects (41%) and not feeling at high enough risk (36%). In Ontario, the actions that would most likely encourage the respondent to start PrEP were short waiting time (63%), the healthcare provider informing about their HIV risk being higher than perceived (62%) and a written step-by-step guide (60%). In British Columbia, the actions that would most likely encourage the respondent to start PrEP were short waiting time (68%), people speaking publicly about PrEP (68%) and their healthcare provider counselling about: their HIV risk being higher than perceived (64%), side effects of PrEP (64%) and about how PrEP works (62%). Table. Top reasons for not using PrEP and top actions that might influence the decision to start PrEP stratified by province. (n= 184 in Ontario, n= 76 in British Columbia). Conclusion Concern about side effects and not feeling at high enough risk were common barriers. Short waiting times may increase PrEP uptake. In Ontario, the findings suggested lack of affordability. In British Columbia, actions involving healthcare providers were valued. Disclosures Kevin Woodward, MD FRCPC, Gilead (Independent Contractor) Darrell Tan, MD PhD, Abbvie (Grant/Research Support)Gilead (Grant/Research Support)GlaxoSmithKline (Scientific Research Study Investigator)ViiV Healthcare (Grant/Research Support)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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