Examining provincial PrEP coverage and characterizing PrEP awareness and use among gay, bisexual and other men who have sex with men in Vancouver, Toronto and Montreal, 2017–2020
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Accessibility of pre-exposure prophylaxis (PrEP) in Canada remains complex as publicly funded coverage and delivery differs by province. In January 2018, PrEP became publicly funded and free of charge in British Columbia (BC), whereas PrEP coverage in Ontario and Montreal is more limited and may require out-of-pocket costs. We examined differences over time in PrEP uptake and assessed factors associated with PrEP awareness and use. METHODS: Gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM) were recruited through respondent-driven sampling (RDS) in Toronto, Vancouver and Montreal, Canada, in a prospective biobehavioural cohort study. We applied generalized estimating equations with hierarchical data (RDS chain, participant, visit) to examine temporal trends of PrEP use and correlates of PrEP awareness and use from 2017 to 2020 among self-reported HIV-negative/unknown GBM. RESULTS: Of 2008 self-identified HIV-negative/unknown GBM at baseline, 5093 study visits were completed from February 2017 to March 2020. At baseline, overall PrEP awareness was 88% and overall PrEP use was 22.5%. During our study period, we found PrEP use increased in all cities (all p<0.001): Montreal 14.2% during the first time period to 39.3% during the last time period (p<0.001), Toronto 21.4-31.4% (p<0.001) and Vancouver 21.7-59.5% (p<0.001). Across the study period, more Vancouver GBM used PrEP than Montreal GBM (aOR = 2.05, 95% CI = 1.60-2.63), with no significant difference between Toronto and Montreal GBM (aOR = 0.90, 95% CI = 0.68-1.18). CONCLUSIONS: Full free-of-charge public funding for PrEP in BC likely contributed to differences in PrEP awareness and use. Increasing public funding for PrEP will improve accessibility and uptake among GBM most at risk of HIV.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».