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Enregistrement W4229332353 · doi:10.1186/s12889-022-13093-0

Community perspectives on addressing and responding to HIV-testing, pre-exposure prophylaxis (PrEP) and post-exposure prophylaxis (PEP) among African, Caribbean and Black (ACB) people in Ontario, Canada

2022· article· en· W4229332353 sur OpenAlexafffundabout
Josephine Etowa, Wangari Tharao, Lawrence Mbuagbaw, Shamara Baidoobonso, Ilene Hyman, Suzanne Obiorah, Muna Aden, Egbe B. Etowa, Akalewold T. Gebremeskel, Medys Kihembo, LaRon E. Nelson, Winston Husbands

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health OntarioMcMaster UniversityImpactUniversity of TorontoDalhousie UniversityMinistry of Children, Community and Social ServicesWomen's Health In Women's HandsUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésFocus groupMedicinePre-exposure prophylaxisPopulationThematic analysisQualitative researchPublic healthBiostatisticsEthnic groupFamily medicineCredibilityMen who have sex with menEnvironmental healthNursingHuman immunodeficiency virus (HIV)SociologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The African, Caribbean, and Black (ACB) population of Ontario, Canada is comprised of individuals with diverse ethnic, cultural and linguistic backgrounds and experiences; some of whom have resided in Canada for many generations, and others who have migrated in recent decades. Even though the ACB population represents less than 3.5% of the Canadian population, this group accounts for 21.7% of all new HIV infections. It is well-documented that ACB populations, compared to the general population, experience multi-level barriers to accessing appropriate and responsive HIV services. In this paper, we present qualitative findings on the ACB population's experiences with HIV-testing, pre-exposure prophylaxis (PrEP) and post-exposure prophylaxis (PEP) and obtain their perspectives on how to improve access. METHODS: We conducted twelve Focus Group Discussions (FGDs), within a two-day World Café event and used socio-ecological framework and community-based participatory research (CBPR) approaches to guide this work. We meaningfully engaged ACB community members in discussions to identify barriers and facilitators to HIV testing, PEP and PrEP and how these may be addressed. The FGDs were transcribed verbatim and thematic analysis guided data interpretation. Credibility of data was established through data validation strategies such as external audit and peer-debriefing. RESULTS: Our analyses revealed multi-level barriers that explain why ACB community members do not access HIV testing, PEP and PrEP. Fear, health beliefs, stigma and lack of information, were among the most frequently cited individual- and community-level barriers to care. Health system barriers included lack of provider awareness, issues related to cultural sensitivity and confidentiality, cost, and racism in the health care system. Participants identified multi-level strategies to address the HIV needs including community-based educational, health system and innovative inter-sectoral strategies. CONCLUSION: CBPR, co-led by community members, is an important strategy for identifying the multi-level individual, interpersonal, community, institutional and structural factors that increase HIV vulnerability in ACB communities, notably anti-Black systemic racism. Study findings suggest the need for targeted community-based strategies and strategies aimed at reducing health system barriers to testing and care.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations43
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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