Interest In and Uptake of HIV Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP): A Cross-Sectional Study of High-Risk Patients in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Rationale Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is a highly effective, evidence-based HIV prevention strategy. However, its use in the city of Saskatoon, Saskatchewan province of western Canada, is relatively new. Therefore, this study aimed to examine the interest and uptake of PrEP and investigate factors associated with HIV PrEP by high-risk patients. Methods A cross-sectional, self-administered survey of patients attending Saskatoon's Public Health Services Sexual Health Clinic was conducted from October until December 2018. The primary outcome was the interest in taking PrEP to reduce the risk of HIV infection. This outcome was evaluated for its association with potential correlates, which included: sociodemographic characteristics, HIV risk perception, prior PrEP awareness, and sexual behaviors/lifestyles. Descriptive, univariate, and multivariate analyses were used to pursue our research objectives. Results One hundred forty-one participants were recruited from a sexual health clinic in Saskatoon. The median age (interquartile range) was 26 (22-31) years. The median number of partners (interquartile range) was 3 (2-4) partners. A total of 66.0% of participants were unaware of PrEP, and almost half ( 49.6%) indicated an interest in taking PrEP. Among those disinterested in PrEP, 49.3% perceived minimal HIV risk, 35.2% expressed concern regarding side effects, 28.1% cited the added need for condom use, 23.9% indicated incomplete effectiveness, and 22.5% did not wish to undergo regular bloodwork. Multivariate analysis showed that interested patients were more likely to have been previously aware of PrEP (OR: 2.6, p-value = 0.03), perceived themselves to be vulnerable to HIV (OR: 15.7, p = <0.0001), or were unsure about their risk (OR: 3.9, p = 0.001). Conclusion This study suggests that a lack of knowledge regarding personal HIV risk and PrEP as a preventive option may influence PrEP interest. There lies a need for more health promotion campaigns around the health benefits of PrEP, including literacy efforts on HIV risk, concerns around side effects, and associated blood work with PrEP use.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».