Are We Prepped for Preexposure Prophylaxis (PrEP)? Provider Opinions on the Real-World
Notice bibliographique
Résumé
Background. Preexposure prophylaxis (PrEP) with tenofovir disoproxil fumarate and emtricitabine (Truvada) has demonstrated efficacy in placebo-controlled clinical trials involving men who have sex with men, high-risk het-erosexuals, serodiscordant couples, and intravenous drug users. To assist in the real-world provision of PrEP, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC) has released guidance documents for PrEP use. Methods. Adult infectious disease physicians were surveyed about their opinions and current practices of PrEP through the Emerging Infections Network (EIN). Geographic information systems analysis was used to map out provider responses across the United States. Results. Of 1175 EIN members across the country, 573 (48.8%) responded to the survey. A majority of clini-cians supported PrEP but only 9 % had actually provided it. Despite CDC guidance, PrEP practices were variable and clinicians reported many barriers to its real-world provision. Conclusions. The majority of adult infectious disease physicians across the United States and Canada support PrEP but have vast differences of opinion and practice, despite the existence of CDC guidance documents. The success of real-world PrEP will likely require multifaceted programs addressing barriers to its provision and will be assisted with the development of comprehensive guidelines for real-world PrEP.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».