Point of care HIV testing in the dental setting: An acceptability and feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: \nIn the UK, upwards of 100,000 people are living with HIV. However, undiagnosed and late diagnosis of HIV remains a public health problem. Around 4,660 (5%) people living with HIV are undiagnosed, and almost half are diagnosed late (CD4+ <350cells/uL). Expanded HIV testing in non-traditional healthcare settings has played an important part in the public health response to eliminating HIV transmission. In the US and Canada, implementing HIV testing interventions into dental settings has shown promise. \n \n \nAIM: \nThe aim of this study was to determine the feasibility and acceptability of implementing HIV point of care testing (HIV POCT) in UK dental settings. The findings aimed to inform parameters for a full-scale trial and determine whether progression to a full-scale trial was appropriate. \n \n \nMETHODS: \nThe study comprised two phases. Phase I encompassed a mixed methods systematic review and qualitative research used to explore the attitudes of dental professionals, dental patients and people living with HIV toward HIV POCT in dental settings. In Phase II, HIV POCT intervention was implemented in dental practices in London alongside an embedded process evaluation. \n \nRESULTS: Phase I: The systematic review identified multiple approaches to delivering HIV POCT in dental settings. The focus groups indicated that universal HIV POCT integrated into dental settings was appropriate and acceptable for implementation in the UK. Further, training needs around HIV knowledge and communication skills were identified. \nPhase II: 441 patients were offered HIV testing, 48.1% accepted. Patients found the intervention highly acceptable. However, most perceived themselves at low risk of HIV infection. Recruitment diminished significantly over time and required ongoing research support. Local adaptation of the intervention was common and undermined intervention delivery. \n \n \nCONCLUSIONS: \nInsurmountable logistical barriers, poor fidelity, persistent recruitment issues, and data collection challenges meant that the intervention was not considered feasible for progression to full-scale trial.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».