Pre-exposure Prophylaxis Awareness and Use Among Transgender and Nonbinary Individuals in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transgender and nonbinary populations are disproportionately affected by HIV and face barriers to accessing HIV-related services. Pre-exposure prophylaxis (PrEP) may benefit those at risk of HIV acquisition. However, PrEP awareness and uptake, along with potential barriers and facilitators, have not been investigated among transgender and nonbinary individuals living in Canada. SETTING: This study analyzed data from 1965 participants of the 2019 Trans PULSE Canada survey, a national convenience sampling survey of transgender and nonbinary individuals in Canada. METHODS: Data were analyzed to estimate levels of PrEP awareness and uptake and to identify predictors of PrEP awareness among the study population. Prevalence ratios estimated from block-wise modified Poisson regression models were used to assess predictors of PrEP awareness. RESULTS: PrEP awareness, lifetime PrEP use, and current PrEP use were estimated to be 71.0%, 2.2%, and 0.9%, respectively, among the full sample, and 82.3%, 7.3%, and 3.8% among those with indications for PrEP use. Respondents who were aged 45 years or older, transfeminine, Indigenous, living in Atlantic Canada or Quebec, and had high school education or less were significantly less likely to be aware of PrEP. Lifetime sex work, past-year HIV/STI testing, being single or in a nonmonogamous relationship, and higher levels of emotional social support were positively associated with PrEP awareness. CONCLUSIONS: There is a need to improve PrEP awareness and particularly uptake among transgender and nonbinary individuals in Canada. This study revealed inequities in PrEP awareness within this population, which may serve as targets for future public health initiatives.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».