Community and provider preferences for STI testing interventions for sexual minority men in Toronto, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Context: Canadian clinical guidelines recommend at least annual and up to quarterly testing for bacterial sexually transmitted infections (STI) among sexual minority men (SMM). However, testing rates are suboptimal. Objective: To build consensus regarding interventions with the greatest potential for improving local STI testing services for SMM communities using a web-based “e-Delphi” process. Study Design and Analysis: The e-Delphi used successive survey rounds, with feedback in between rounds, to determine priorities among groups using a panel format. We recruited 2 expert panels: community members/SMM who sought/underwent STI testing in the preceding 18 months (09/2019-11/2019); and healthcare providers who offered STI testing to SMM in the past 12 months (02/2020-05/2020). Experts prioritized 6-8 interventions using a 7-point Likert scale from ‘definitely not a priority’ to ‘definitely a priority’ over three survey rounds. Setting or Dataset: Toronto, Canada Population Studied: Gay, bisexual and other men who have sex with men Intervention/Instrument: Web-based “e-Delphi” Outcome Measures: Consensus was defined as ≥60% within a ±1 response point. We report the percentage agreeing that an intervention is ‘somewhat a priority/a priority/definitely a priority’ at the final survey round. Results: For the Community Experts, 43/51 (84%) completed all rounds; 19% were living with HIV, 37% HIV-negative on Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP), 42% HIV-negative not on PrEP. We reached consensus on six interventions: Client reminders (95%), Express testing (88%), Routine testing (83%), Online booking app (83%), Online testing (77%) and Nurse-led testing (72%). Community Experts favored interventions that were convenient yet maintained a relationship with their provider. For the Provider Experts, 37/48 (77%) completed all rounds; 59% were primary care physicians. Consensus was reached on the preceding six interventions (range 68%-100%), but not for Provider Alerts (19%) and Provider Audit and Feedback (16%). Express, Online and Nurse-led testing were prioritized by >95% of Provider Experts because of streamlined processes and less need to see a provider. Conclusions: Both panels were enthusiastic about innovations that make STI testing more efficient. However, Community Experts preferred convenient interventions that involved their provider, while Provider Experts favored interventions that prioritized reduced patient-provider time.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».