Perceptions, motivations, and beliefs about HIV risk and pre-exposure prophylaxis (PrEP) among participants in a nurse-led PrEP service (PrEP-RN)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While HIV pre-exposure prophylaxis (PrEP) has become more readily available in Canada, its uptake among HIV priority populations continues to be affected by system-level and individual factors. Such impediments relate to challenges by healthcare providers in assessing HIV-related risk and variability in patients’ motivations for PrEP initiation and continued engagement in care. Methods In Ottawa, Canada, a group of researchers implemented Canada’s first nurse-led HIV prevention program, known as PrEP-RN. As part of this pilot, qualitative interviews were completed with fourteen patients who had accessed PrEP-RN. The purpose of these interviews was to understand participants’ perspectives related to HIV prevention and experiences accessing care through a nurse-led service. Interviews were analyzed using thematic analysis, which were organized into the two major themes of (1) motivations for PrEP initiation and (2) beliefs about the benefits of PrEP. Results Findings revealed participants’ motivations for PrEP differed from healthcare provider’s views of risk, which were influenced by external life factors and personal perceptions of risk. In addition, participants discussed the benefits of PrEP in terms of its ability to manage their potential mistrust of sexual partners, control their sexual health, and liberate fears and anxieties related to HIV. Conclusions Based on these findings, health and allied providers should consider incorporating individual motivations and beliefs into patient education and counselling about PrEP to better target HIV prevention care at persons are at elevated risk of HIV. These perspectives could also be used to re-structure web and social media campaigns to increase PrEP uptake among HIV priority populations.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 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 ».