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Enregistrement W4296799099 · doi:10.1186/s12913-022-08529-7

Community perspectives on ideal bacterial STI testing services for gay, bisexual, and other men who have sex with men in Toronto, Canada: a qualitative study

2022· article· en· W4296799099 sur OpenAlexafffundabout
Jayoti Rana, Ann N. Burchell, Susan Wang, Carmen H. Logie, Ryan Lisk, Dionne Gesink

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoAIDS Committee of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDepartment of Family and Community Medicine, University of TorontoUniversity of TorontoCanadian Health Services Research Foundation
Mots-clésMedicineFocus groupContext (archaeology)Men who have sex with menThematic analysisPsychological interventionFamily medicineGerontologyReproductive healthQualitative researchHuman immunodeficiency virus (HIV)NursingPopulationEnvironmental healthSyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Innovation is needed to produce sustained improvements in bacterial sexually transmitted infections (STI) testing given suboptimal access and uptake among sexually active gay, bisexual or other men who have sex with men (GBM). Yet, the STI testing processes and technologies that best address local testing barriers among GBM in Toronto is unknown. We aimed to explore men's perspectives regarding STI testing services for GBM to identify and prioritize new STI testing interventions in Toronto, Ontario, Canada. METHODS: We conducted four focus groups with twenty-seven GBM in 2017: two with cisgender men living with HIV, one with cisgender HIV-negative men, and one with transgender men. Twenty-seven men participated in the focus groups with 40% 18-30 years of age, 48% self-identifying as white, and the remainder self-identifying as Middle Eastern, Latino/Hispanic, Asian/Pacific Islander, South Asian, First Nations, African/Caribbean/Black, or mixed race. 59% of participants self-identified as living with HIV. Participants were asked about their STI testing experiences in Toronto, barriers and facilitators to testing, and ideal STI testing process. Focus groups were audio recorded, transcribed verbatim, and analyzed using thematic analysis. RESULTS: Core concepts included how clinical context, bacterial STI testing delivery, and interactions with healthcare providers can create barriers and recommendations for ways to improve. Regarding clinical context, participants desired more clinics with accessible locations/hours; streamlined testing that minimized use of waiting rooms and wait times; and improved clinic ambience. Bacterial STI testing delivery recommendations included standardization to ensure consistency in sexual history intake, tests offered, follow-up and public health reporting between clinics. Men also recommended reducing the multistep process testing by offering components such as lab requisitions and results online. Participants also recommended interactions with healthcare providers be professional and non-judgmental, offer compassionate and competent care with destigmatizing and lesbian, gay, bisexual and trans (LGBT) affirming communication. CONCLUSION: Concrete and practical solutions for improving existing sexual health services and facilitating optimal STI testing include streamlining testing options and providing patient-centred, LGBT-affirming care to enable optimal STI testing.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0190,008
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,343 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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