290 PrEP Access Navigator (PAN): Creating a comprehensive ‘application cheat sheet’ for the Trillium Drug Program
Notice bibliographique
Résumé
Objectives/Goals: To develop a user-friendly tool to simplify the Trillium Drug Program (TDP) application process, addressing barriers for pre-exposure prophylaxis (PrEP) users aged 25 to 64 years. This project may also serve as a scalable model for improving accessibility across other service delivery programs. Methods/Study Population: This study uses the Translational Research Framework to create and refine an online TDP guide. Participants include Ontario residents aged 23 to 64 years. Challenges are identified in the “Understand” phase, while user-driven feedback in the “Act” phase iteratively enhances the tool. Virtual prototyping interviews via Zoom will assess user experience, and error rates will be evaluated by comparing tool suggestions with verified mock scenarios. Twenty participants will test the tool in two iterations: Version 1 from January to February 2025, and Version 2 based on feedback from February to March 2025. Results/Anticipated Results: It is anticipated that participants will encounter fewer barriers to completing the TDP application when using the tool. We expect to see an improvement in user experience by simplifying complex procedures and guiding participants through mock applications with generated scenarios. Data collected from user feedback will highlight specific elements of the tool that require enhancement. Ultimately, we anticipate an increase in successful TDP applications among participants and improvements in accessibility and efficiency of the application process for PrEP users aged 23 to 64 years in Ontario. Discussion/Significance of Impact: The developed tool aims to reduce financial barriers to PrEP access by facilitating successful enrolment in the TDP. The project’s broader impact includes improving health outcomes for underserved communities and contributing to equitable healthcare service delivery.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».