Inequitable access to PrEP among gay, bisexual, and other men who have sex with men in Canada: A network analysis of social indicators
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines demographic, structural, and syndemic variables to map facilitators and barriers to accessing pre-exposure prophylaxis (PrEP) among gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBM) in the three largest cities in Canada, Vancouver, Toronto, and Montreal. Focusing on factors in the later stages of the PrEP cascade, this study first performed a logistic regression analysis and reports adjusted odds ratios, then entered statistically significant social indicators into a network analysis to profile the interrelated and sometimes mutually reinforcing social conditions that shape inequitable access to PrEP among Canadian GBM. Barriers to accessing a gay-friendly health care provider (HCP) and financial barriers remain primary nodes associated with inequitable PrEP access. These two nodes are, in turn, linked to other social indicators: experiencing stigma from an HCP, being less likely to be out to an HCP (most common among bisexual and queer men), and not being able to find an HCP accepting of their sexuality (most common among Indigenous, Black, and some other GBM of colour). The cost of PrEP was also a barrier, especially for less educated and un- or under-employed GBM, as well as newcomers to Canada, who more often lacked insurance for medications. These findings point toward the importance of having a primary HCP and finding an HCP who is culturally competent regarding the sexualities of gay and bisexual men, queer and trans people. These barriers may also explain other social inequities experienced by Black, Indigenous, and other GBM of colour, and by people who do not have health insurance that covers all or most of the cost of PrEP. This pattern of inequitable access to PrEP points toward the urgency of providing universal access without financial barriers (currently available in some Canadian provinces but not others) and supporting access points with a reputation for welcoming GBM in their full diversity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».