The PrEP Pharmacy Reach Study: Protocol for the Creation of Maps to Visualize the Impact of Expanding Access to HIV Prevention Services Through Pharmacies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the proven efficacy of preexposure prophylaxis (PrEP) in reducing the risk of HIV transmission, uptake remains suboptimal among populations with limited access and availability to PrEP-prescribing locations, particularly in the Southern United States. The accessibility of pharmacies positions them as a promising resource for expanding PrEP delivery and access and supporting uptake and adherence through HIV prevention programs to reduce geographic disparities. Objective: This study outlines a geospatial protocol to assess disparities in national PrEP availability. The aim of this study is to develop a protocol to identify, map, and describe the potential impact of expanding PrEP access and HIV prevention services to pharmacies as alternative PrEP delivery sites across the United States. We propose a reproducible mapping and analytic framework to visualize gaps and inform implementation strategies at the state and local levels. Methods: We create local and state maps to help visualize the impact of expanding access to HIV prevention services through pharmacies. We obtain data from three main data sources: (1) pharmacy locations from the National Council for Prescription Drug Programs (NCPDP), (2) PrEP-prescribing facility locations from the CDC's National Prevention Information Network (NPIN), and (3) HIV case data per 100,000 persons from AIDSVu. We geocode pharmacies and PrEP-prescribing locations with Google application programming interfaces (APIs) via the ggmap package in R software. Maps are created by overlaying several different layers of general maps and aggregated data including base maps, choropleth maps, dot density maps. To quantitatively examine the potential impact of expanding HIV prevention services, we calculate a PrEP facility-to-need ratio (PfnR) as the total number of facilities (PrEP-prescribing or pharmacies) divided by the number of HIV cases per 100,000 persons. Fold-change estimates are computed to quantify the increase in service reach if pharmacies were incorporated into PrEP delivery. Results: Overall, maps depicted far greater availability of local pharmacies compared to PrEP-prescribing facilities. When considered in the context of HIV cases per 100,000 persons, pharmacies were more prevalent than PrEP-prescribing facilities in areas with higher HIV caseloads. Mean PfnRs for pharmacies ranged from 0.04 (Mississippi) to 1.3 (Alaska), while PrEP-prescribing facility PfnRs were as low as 0.0004 (Puerto Rico). Estimated fold-change increases ranged from 6.4 in Idaho to 120.3 in Puerto Rico, with the greatest increases in the Southern and Midwestern United States. Conclusions: This protocol provides a scalable and reproducible framework to assess PrEP service distribution and to identify areas which may benefit most from pharmacy integration. Our findings suggest that incorporating pharmacies into PrEP-delivery could substantially reduce geographic access barriers, especially in underserved regions. This work has critical implications for state and national policies focused on avenues to increase PrEP access and uptake and subsequently reduce HIV transmission in their regions.
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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 | 0,025 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,020 |
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 ».