Agreement of and discussion with clients about Undetectable equals Untransmissible among general practitioners in Australia: a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The message of undetectable HIV viral load equals untransmissible (U=U) is important to reduce HIV stigma. We examined Australian general practitioner (GP)s' agreement of and discussion with clients about U=U. METHODS: We conducted an online survey through GP networks from April to October 2022. All GPs working within Australia were eligible. Univariable and multivariable logistic regression analyses were performed to identify factors associated with: (1) agreement of U=U; and (2) discussing U=U with clients. RESULTS: Of 703 surveys, 407 were included in the final analysis. Mean age was 39.7years (s.d.: 8.4). Most GPs (74.2%, n =302) agreed with U=U, but only 33.9% (n =138) had ever discussed U=U with clients. Key barriers to discussing U=U were lack of relevant client presentations (48.7%), lack of understanding about U=U (39.9%), and difficulty identifying those who would benefit from U=U (6.6%). Agreement with U=U was associated with greater odds of discussing U=U (adjusted odds ratio (AOR) 4.75, 95% confidence interval (CI): 2.33-9.68), younger age (AOR 0.96 per additional year of age, 95%CI: 0.94-0.99), and extra training in sexual health (AOR 1.96, 95%CI: 1.11-3.45). Discussing U=U was associated with younger age (AOR 0.97, 95%CI: 0.94-1.00), extra training with sexual health (AOR 1.93, 95%CI: 1.17-3.17), and negatively associated with working in a metropolitan or suburban area (AOR 0.45, 95%CI: 0.24-0.86). CONCLUSION: Most GPs agreed with U=U, but most had not discussed U=U with their clients. Concerningly, one in four GPs were neutral or disagreed with U=U, suggesting that further qualitative research to understand this finding, and implementation research to promote U=U among Australian GPs, is urgently needed.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».