A Multicomponent Intervention to Train and Support Family Medicine Providers to Promote Pre-exposure Prophylaxis (PrEP) for Adolescent Girls and Young Women in the Deep South: Protocol for the PrEP-Pro Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is a highly effective biomedical prevention intervention and a major strategy for reducing the HIV burden in the United States. However, PrEP provision and uptake remain lower than estimated needs, and in ways that may exacerbate HIV disparities among Black adolescent girls and young women in the southern United States. Data suggest that gaps in provider knowledge of HIV epidemiology and PrEP and skills assessing sexual health practices are important barriers to provision and uptake, with limited evidence-based interventions to address these gaps. OBJECTIVE: This paper describes the "PrEP-Pro" intervention, a multicomponent intervention to train and support family medicine (FM) trainees to promote PrEP for adolescent girls and young women in Alabama. METHODS: The PrEP-Pro intervention comprises 3 main components guided by the Capability-Opportunity-Motivation-Behavior (COM-B) model for behavioral change and the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR): (1) provider HIV epidemiology and PrEP education, (2) sexual history taking, and (3) PrEP Champions. In phase 1, we will work with community advisory boards (providers and clients) and then conduct focus groups with FM trainees to adapt content to train FM residents on HIV epidemiology and PrEP and develop implementation strategies, including provider-facing tools and client-facing educational materials. In phase 2, we will pretest and then pilot-test the initially adapted PrEP-Pro intervention with FM trainees. FM trainees will complete baseline, 3-, and 6-month questionnaires post PrEP-Pro intervention. We will also conduct in-depth interviews (IDIs) with FM pilot participants, adolescent girls and young women who accessed care after the PrEP-Pro pilot, and key stakeholders. The primary outcomes are PrEP-Pro acceptability and feasibility, which would be assessed using validated instruments at months 3 (among pretest participants) and 6 (among pilot participants). Secondary outcomes will also be assessed, including PrEP knowledge, sexual history-taking attitudes and practices, PrEP prescriptions among adolescent girls and young women encounters, and sexually transmitted infections (STIs) and HIV testing among adolescent girls and young women encounters in 6 months. RESULTS: Study results will be disseminated to practices, state health officials, and other key stakeholders to solicit feedback on implementation opportunities and challenges to inform a hybrid effectiveness implementation trial. Our results will also be presented at local and national conferences and submitted to peer-reviewed journals. CONCLUSIONS: As PrEP grows, there is a pressing need to train FM providers and develop appropriate, contextually relevant tools to support PrEP implementation. The PrEP-Pro intervention is a multicomponent intervention to train FM residents across Alabama on sexual history-taking, PrEP provision for adolescent girls and young women, and supporting practice-based PrEP Champions. The PrEP-Pro intervention is anticipated to increase PrEP prescriptions for adolescent girls and young women and expand comprehensive sexual and reproductive health care for adolescent girls and young women in rural and urban Alabama. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/44908.
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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 | 0,016 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,010 |
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 ».