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Enregistrement W4391775758 · doi:10.1521/aeap.2024.36.1.33

Identifying Key Factors to PrEP Initiation and Persistence Among YMSM Through Focus Groups and Surveys in Two High-Priority Settings

2024· article· en· W4391775758 sur OpenAlexaff
Paul D’Avanzo, Shivesh Shourya, Maeve Brin, Shivani Kaw, Emma Sophia Kay, D. Scott Batey, Asa Radix, Uri Belkind, Mary R. Tanner, Carla A. Galindo, Stephen A. Ferrara, Corilyn Ott, Sergio Ramírez, Rebecca Schnall

Notice bibliographique

RevueAIDS Education and Prevention · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésPre-exposure prophylaxisMen who have sex with menFocus groupDemographicsMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)EmpowermentFamily medicineGerontologyYoung adultDemographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cisgender men are diagnosed with HIV at a rate four times greater than cisgender women, with 71% of infections attributed to male-male sexual contact. Despite expanding accessibility, pre-exposure prophylaxis (PrEP) for HIV prevention is initiated by only 30% of people with PrEP indications. Five focus groups with 42 young men who have sex with men from New York and Alabama were conducted to identify key factors to PrEP initiation and persistence. Thirty focus group participants completed a survey on demographics, PrEP choices and health care attitudes. Findings suggest provider competency significantly influences PrEP use due to stigmatization in medical settings. Participants noted benefits of PrEP including HIV protection and sexual empowerment, yet barriers like cost and side effects were prevalent. Our findings outline barriers and facilitators to PrEP use among young men who have sex with men in two high priority settings that will inform PrEP care updates in participating clinics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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