HIV pre-exposure prophylaxis: It is time to consider harm reduction care for adolescents in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Youth (aged 15 to 29 years) account for one quarter of new HIV cases in Canada. Of those, men-who-have-sex-with-men make up one third to one half of new cases in that age range. Moreover, Indigenous youth are over-represented in the proportion of new cases. The use of emtricitabine/tenofovir disoproxil fumarate as pre-exposure prophylaxis (PrEP) significantly reduces the risk of HIV acquisition in adults. Its use was expanded to include youth over 35 kg by the U.S. Food and Drug Administration in 2018. However, PrEP uptake remains low among adolescents. Prescriber-identified barriers include lack of experience, concerns about safety, unfamiliarity with follow-up guidelines, and costs. This article provides an overview of PrEP for youth in Canada, and its associated safety and side effect profiles. Hypothetical case vignettes highlight some of the many demographics of youth who could benefit from PrEP. We present a novel flow diagram that explains the baseline workup, prescribing guidelines, and follow-up recommendations in the Canadian context. Additional counselling points highlight some of the key discussions that should be elicited when prescribing PrEP.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».