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Enregistrement W4404310123 · doi:10.2196/62801

Preferences for Starting Daily, On-Demand, and Long-Acting Injectable HIV Preexposure Prophylaxis Among Men Who Have Sex With Men in the United States (2021-2022): Nationwide Online Cross-Sectional Study

2024· article· en· W4404310123 sur OpenAlexvenueno aff
Duygu İşlek, Travis Sanchez, Jennifer L. Glick, Jeb Jones, Keith Rawlings, Supriya Sarkar, Patrick S. Sullivan, Vani Vannappagari

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésPre-exposure prophylaxisMen who have sex with menMedicineFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Demography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Long-acting (LA) injectable preexposure prophylaxis (PrEP) and on-demand PrEP may improve overall PrEP uptake among men who have sex with men (MSM), but little is understood about the PrEP option preferences of MSM in practical scenarios where they may choose between various PrEP options. OBJECTIVE: This study aims to examine the preferences for starting various PrEP options among a US nationwide online convenience sample of MSM from September 2021 to February 2022. METHODS: Participants reporting no prior HIV diagnosis were provided brief descriptions of each PrEP option and were asked, "If [PrEP option] were available from your local doctor and you could access it for free, would you go to your doctor in the next month to start [PrEP option]?" Those who said "yes" to multiple options were asked to rank them in order of preference. MSM currently taking daily oral (DO) PrEP were asked whether they would switch to on-demand or LA PrEP options. Log binomial models were created to examine the association between willingness to start or switch to on-demand and LA PrEP with various sociodemographic and behavioral factors. RESULTS: In the analytic sample (N=7760), among the participants who did not use any PrEP in the past 12 months (n=5108, 66%), 54% (n=2445) reported willingness to start at least 1 PrEP option and 41% (n=1845) of participants showed interest in starting multiple PrEP options. Overall, the highest willingness was reported for on-demand PrEP (n=2235, 44%), followed by DO PrEP (n=2174, 43%) and LA PrEP (n=1482, 29%). LA PrEP was ranked first among those interested in multiple options. Characteristics associated with ranking LA PrEP as a first option to start PrEP versus DO or on-demand PrEP were region of residence (residing in the West vs Northeast), report of sexually transmitted infection diagnosis in the past year, report of illicit drug use other than marijuana in the past year, and prior awareness of LA PrEP. Among current DO PrEP users (n=2379, 31%), 58% (n=1386) were willing to switch to on-demand or LA PrEP, and LA PrEP was ranked first among participants who were open to switching to both options. Willingness to switch to LA PrEP was higher among those who used illicit drugs other than marijuana in the past year, who heard of LA PrEP prior to the survey, and those who took 15 or less doses of oral PrEP in the last 30 days. CONCLUSIONS: LA PrEP was the highest-ranked option among most MSM who were willing to try multiple options or switch from DO PrEP. These findings highlight that LA PrEP might fill coverage gaps among MSM who use illicit drugs, have had a recent sexually transmitted infection diagnosis, and have less than optimal DO PrEP adherence.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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