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Enregistrement W4294739139 · doi:10.14293/s2199-1006.1.sor-.pp2kzvj.v1

Barriers to PrEP Uptake in Two Spirit, Gay, Bisexual, Trans and Queer Men, and Non-Binary People in Canada

2022· preprint· en· W4294739139 sur OpenAlexaffabout
Anthony Theodore Amato, Card Kiffer, Klassen Ben, Vattiata Mik, Michael Kwag, Darrell H. S. Tan, Nathan J. Lachowsky

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensCommunity Based Research CentreSt. Michael's HospitalSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyTransgenderMen who have sex with menSexual orientationSexual minorityIndigenousPopulationSexual identityGender studiesLesbianHealth equityPsychologyMedicineGerontologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Social psychologyHuman sexualitySociologyFamily medicinePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Indigenous and ethnoracial minority Gay, Bisexual, Trans, Queer men, Two-Spirit, and non-binary (GBTQ2S+) people in Canada are often underrepresented in PrEP uptake within GBTQ2S+ population samples due to health and social inequities. We sought to determine barriers to PrEP use for sub-populations of HIV-negative GBT2Q based on ethnoracial identity and gender diversity. Method: Participants self-completed the national, online, anonymous, community-based Sex Now 2019 behavioural surveillance survey. Recruitment occurred via GBTQ2S+-oriented sex-seeking apps, websites, and social media from November 2019 to February 2020 (pre-COVID). Participants completed questions on demographics and PrEP-related barriers (e.g., low self-perceived HIV risk, cost, judgement from healthcare providers). Multivariable confounder bootstrapped (1000 iterations) logistic regression models assessed differences in various barriers to PrEP by ethnoracial identity, and stratified by cisgender/gender-diverse identity; possible confounders included age, income, and sexual orientation, if significantly correlated with the outcome. Beta coefficients (β) with 95% confidence intervals (CI) are presented. Results: Of 1137 HIV-negative Indigenous and ethnoracial minority GBTQ2S+ participants (85.5% cisgender men, 14.5% gender-diverse), 17.2% were Black/African/Caribbean, 29.2% were Indigenous, 20.0% were Latinx, 28.9% were East/Southeast Asian, and 21.9% were Arab/South Asian. Four ethnoracial differences in PrEP-related barriers were identified. First, low self-perceived HIV risk was less likely to be reported by Latinx (15.6% versus 23.2%, β=-0.75, CI [-1.41,-0.15]) and Arab/South Asian (17.8% versus 22.8%, β=-0.53, CI [-1.10,-0.056]) participants. Second, disliking taking pills was less likely to be reported by Arab/South Asian participants (8.7% versus 16.4%, β=-0.61, CI [-1.29,-0.11]). Third, cost as a barrier was less likely to be reported by Indigenous participants (19.9% versus 28.9%, β=-0.61, CI [-1.16,-0.11]). Fourth, judgement from healthcare providers was less likely reported by gender-diverse South Asian participants (8.0%, β=-1.54, CI [-22.33,-0.024]) versus all other gender-diverse participants (23.6%). Conclusion: Commonly reported PrEP barriers for Indigenous and ethnoracial minority GBTQ2S+ were self-perceived risk, cost, and judgement from healthcare providers. However, specific ethnoracial groups, intersecting with gender diversity, experienced these less. Although this data cannot encapsulate all PrEP barriers faced by these communities, it highlights the need for culturally-appropriate and gender-affirming health promotion strategies, new PrEP prevention efforts, and healthcare provider capacity-building to improve equitable PrEP implementation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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