Social, economic, and physical side effects impact PrEP uptake and persistence among transgender women in Peru
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Oral pre-exposure prophylaxis (PrEP) for HIV-1 infection is over 99% effective in protecting against HIV acquisition when used consistently and appropriately. However, PrEP uptake and persistent use remains suboptimal, with a substantial gap in utilization among key populations who could most benefit from PrEP. In Latin America specifically, there is poor understanding of barriers to PrEP uptake and persistence among transgender (trans) women. METHODS: In April-May 2018, we conducted qualitative interviews lasting 25-45 min as part of an end-of-project evaluation of TransPrEP, a pilot RCT that examined the impact of a social network-based peer support intervention on PrEP adherence among trans women in Lima, Peru. Participants in the qualitative evaluation, all adult trans women, included individuals who either (1) screened eligible to participate in the TransPrEP pilot, but opted not to enroll (n = 8), (2) enrolled, but later withdrew (n = 6), (3) were still actively enrolled at the time of interview and/or successfully completed the study (n = 16), or (4) were study staff (n = 4). Interviews were audio recorded and transcribed verbatim. Codebook development followed an immersion/crystallization approach, and coding was completed using Dedoose. RESULTS: Evaluation participants had a mean age of 28.2 years (range 19-47). When describing experiences taking PrEP, participant narratives highlighted side effects that spanned three domains: physical side effects, such as prolonged symptoms of gastrointestinal distress or somnolence; economic challenges, including lost income due to inability to work; and social concerns, including interpersonal conflicts due to HIV-related stigma. Participants described PrEP use within a broader context of social and economic marginalization, with a focus on daily survival, and how PrEP side effects negatively contributed to these stressors. Persistence was, in some cases, supported through the intervention's educational workshops. CONCLUSION: This research highlights the ways that physical, economic, and social side effects of PrEP can impact acceptability and persistence among trans women in Peru, amplifying and layering onto existing stressors including economic precarity. Understanding the unique experiences of trans women taking PrEP is crucial to informing tailored interventions to improve uptake and persistence.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».