Nurse-led safer opioid supply and HIV pre-exposure prophylaxis: a novel pilot project
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) is an effective intervention for preventing HIV infections yet is largely unknown to and underutilized among people who use drugs. Methods: To better provide services to this group, we present a prospective, single-group interventional study involving the creation of a partnership between a safer opioid supply program and an HIV PrEP program, both of which were nurse-led. Results: = 23) acceptance. Almost half of the group that accepted PrEP identified as female, and nearly all participants were homeless and did not have a primary care provider. While it was challenging to obtain routine PrEP follow-up labs per guideline recommendations due to poor venous access, most participants were able to successfully stay on PrEP and maintained good medication adherence. There were no PrEP discontinuations due to renal impairment and no participants tested positive for HIV. Conclusion: This novel integration of programs appeared to be a highly effective way to expand access to HIV prevention among people who use drugs. Given the historical and current mistreatment of people who use drugs within the healthcare system, rapport and trust were essential to the uptake of HIV PrEP services. Further, the importance of infectious disease screening among people who use drugs is underscored, and built-in program flexibility and low barrier access is essential.
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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 | 0,010 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».