Multi-level correlates of oral pre-exposure prophylaxis discontinuation among English and Spanish-speaking transgender women of color in New York City: The TURNNT cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transgender women of color in the US are disproportionately vulnerable to HIV risks. Pre-Exposure Prophylaxis (PrEP) has demonstrated effectiveness in preventing HIV transmission among transgender women of color. However, factors across multiple levels can hinder oral PrEP adherence. Methods: We analyzed the baseline data from The Trying to Understand Neighborhoods and Networks Among Transgender Women of Color (TURNNT) Cohort Study of women not living with HIV. We analyzed questionnaire responses to identify why participants stopped using PrEP and if they would consider taking it again. To identify multi-level determinants that were associated with PrEP discontinuation, we conducted bivariate analysis and created multivariable modified Poisson models comparing factors between former users and current users. Results: Among 140 transgender women of color included in this analysis, 44.3% were currently on PrEP, 25.0% were on formerly on the regimen, and 30.7% had never used it. Participants reported many reasons for discontinuing PrEP, notably, 22.9% reported being concerned about interactions with hormones. 60.0% reported that they were likely to take PrEP again in the future. Discontinuation was positively associated with history of sexual assault (Prevalence Ratio: 1.78; 95% CI: 1.01, 3.14) and negatively with having a primary care provider (PR: 0.43; 95% CI: 0.25, 0.73). Conclusion: Many factors can influence PrEP discontinuation among transgender women of color. A majority of those who discontinued PrEP were interested in restarting it again, indicating a potential for reengagement. We recommend a holistic approach to HIV prevention to reduce PrEP discontinuation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».