Stopping and restarting PrEP and loss to follow‐up among PrEP‐taking men who have sex with men and transgender women at risk of HIV‐1 participating in a prospective cohort study in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess frequency and predictors of switching between being on and off PrEP and being lost to follow-up (LTFU) among men who have sex with men (MSM) and transgender women (TGW) with access to PrEP services in Sub-Saharan Africa. METHODS: This was a prospective cohort study of MSM and TGW from coastal Kenya who initiated daily oral PrEP from June 2017 to June 2019. Participants were followed monthly for HIV-1 testing, PrEP refill, risk assessment and risk reduction counselling. Follow-up was censored at the last visit before 30 June 2019, or the last HIV-1-negative visit (for those with HIV-1 seroconversion), whichever occurred first. We estimated transition intensities (TI) and predictors of switching: (i) between being off and on PrEP; and (ii) from either PrEP state and being LTFU (i.e. not returning to the clinic for > 90 days) using a multi-state Markov model. RESULTS: In all, 134 participants starting PrEP were followed for a median of 20.3 months [interquartile range (IQR): 7.7-22.1]. A total of 49 (36.6%) people stopped PrEP 73 times [TI = 0.6/person-year (PY), 95% confidence interval (CI): 0.5-0.7] and, of these, 25 (51.0%) restarted PrEP 38 times (TI = 1.2/PY, 95% CI: 0.9-1.7). In multivariable analysis, stopping PrEP was related to anal sex ≤ 3 months, substance-use disorder and travelling. Restarting PrEP was related to non-Christian or non-Muslim religion and travelling. A total of 54 participants were LTFU: on PrEP (n = 47, TI = 0.3/PY, 95% CI: 0.3-0.5) and off PrEP (n = 7, TI = 0.2/PY, 95% CI: 0.1-0.4). In multivariable analysis, becoming LTFU while on PrEP was associated with secondary education or higher, living in the area for ≤ 1 year, residence outside the immediate clinic area and alcohol-use disorder. CONCLUSIONS: Switching between being on and off PrEP or becoming LTFU while on PrEP was frequent among individuals at risk of HIV-1 acquisition. Alternative PrEP options (e.g. event-driven PrEP) may need to be considered for MSM and TGW with PrEP-taking challenges, while improved engagement with care is needed for all MSM and TGW regardless of PrEP regimen.
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 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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».