Experiences of people who inject drugs with hepatitis C testing and their perceptions of a pharmacy-based testing option: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People who inject drugs (PWID) are at high risk of acquiring hepatitis C virus (HCV) infection, yet many remain undiagnosed due to testing barriers. Pharmacy-based point-of-care testing could improve access; however, little is known about its acceptability among PWID. AIM: To explore the experiences of PWID with HCV testing and their perceptions of a pharmacy-based HCV testing option. METHOD: A qualitative study involving interviews with eleven PWID between June and August 2022. Participants were asked about their perceptions and experiences about HCV testing as well as their views on a proposed pharmacy-based HCV testing model which was being proposed for a separate research study. Data were analyzed using reflexive thematic analysis. RESULTS: Regarding their experiences with HCV testing, participants recognized the importance of testing to know their status both for their health and that of others. Several challenges to testing were described, and participants described the impact of the primary care provider on testing. It was suggested that opioid agonist therapy programs were a missed opportunity for testing, and many potential advantages to pharmacy testing were described. Privacy and confidentiality within the pharmacy, as well as the impact of the relationship with pharmacists and staff were key factors influencing uptake. CONCLUSION: Pharmacy-based HCV testing is viewed by participants as a convenient and acceptable testing option. Addressing stigma, ensuring privacy, and building trust with pharmacy staff appear to be critical for uptake. This approach may help to engage PWID in HCV testing as part of HCV elimination efforts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».