Use of GetCheckedOnline and testing through healthcare providers among repeat users of British Columbia's digital testing service for sexually transmitted and blood-borne infections: Findings from a cross-sectional survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Digital testing services for sexually transmitted and blood-borne infections (STBBI) are becoming more common in Canada. There is little evidence supporting the assumption that these services reduce healthcare system burden. To explore this further, we described patterns of provider-based testing among repeat users of a digital STBBI testing service, and their association with access barriers. Methods: We conducted a cross-sectional survey in November 2022 of repeat GetCheckedOnline.com users (≥2 tests, with 1 test between April and October 2022). We stratified participants into three use patterns of GetCheckedOnline for testing, using ordinal logistic regression to examine associations with barriers reflecting availability, accessibility, acceptability and appropriateness of health services (applying weights to adjust for non-responders). Results: Of 798 participants (17.2% of 4633 eligible), 52.6% only and 35.8% mostly tested through GetCheckedOnline; 14.5% tested more often/equally through healthcare providers. Availability was associated with greater use of GetCheckedOnline (e.g., not having a primary care provider, OR 2.03, 95% CI [1.52-2.73]), and appropriateness with lower use (getting tested part of clinical care, OR 0.07 95% CI [0.05-0.11]). Participants < 25 years, high school educated or less or born outside Canada reported greater use of GetCheckedOnline for testing while 2S/LGBTQ+ and full-time employed participants reported lower use. Most participants (88.0%) would have tested through a provider if GetCheckedOnline were not available. Conclusion: GetCheckedOnline use was associated with barriers to the availability of provider-based testing. Digital STBBI testing services may improve access to testing and reduce demands on healthcare providers for testing.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».