Prévalence de l'utilisation de la prophylaxie préexposition au VIH (PPrE) et ratio PPrE-aux-besoins dans neuf provinces canadiennes, 2018–2021
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Il est important de mesurer les tendances en matière d'utilisation de la prophylaxie préexposition au VIH (PPrE-VIH) afin d'alimenter la planification des programmes et des politiques de prévention.Le concept de ratio PPrE-aux-besoins est utilisé par les organismes de santé publique pour examiner les disparités dans l'offre de PPrE-VIH entre les zones géographiques et les catégories démographiques (e.g., l'âge, le sexe).Méthodes : Cette étude rétrospective de base de données recourt à des données administratives de pharmacies provenant de neuf provinces et contenant des renseignements démographiques limités.Les estimations annuelles du nombre de personnes bénéficiant d'une PPrE-VIH ainsi que le ratio PPrE-aux-besoins ont été générés à partir des données de la société IQVIA et du BC Centre for Excellence in HIV/AIDS (BC-CfE).Les données sur les nouveaux diagnostics de VIH ont été obtenues auprès du système national de surveillance du VIH.Le ratio PPrE-aux-besoins a été défini comme le nombre d'utilisateurs de la PPrE-VIH divisé par le nombre de nouveaux diagnostics de VIH par an et est interprété comme le nombre de personnes séronégatives utilisant la PPrE-VIH chaque année pour chaque personne nouvellement diagnostiquée comme étant séropositive.Résultats : En 2021, on estime que 23 644 personnes ont eu une prescription de PPrE-VIH, ce qui correspond à une prévalence de la PPrE-VIH de 66,9 pour 100 000 personnes.Ce nombre représente une multiplication par 1,8 depuis 2018.Le ratio PPrE-aux-besoins était de 16,8, ce qui signifie que pour chaque personne nouvellement diagnostiquée avec le VIH, 17 personnes séronégatives prenaient une PPrE-VIH.Des disparités ont été observées entre les provinces (Intervalle de ratio PPrE-aux-besoins : 1,5/100 000-37,7/100 000) et entre les personnes de sexe masculin et féminin (ratio PPrE-aux-besoins : 22,6 et 1,2, respectivement).Les personnes de sexe féminin, les personnes âgées de 0 à 19 ans et les habitants du Manitoba, de la Saskatchewan et de l'Île-du-Prince-Édouard présentaient moins d'utilisation de la PPrE-VIH par rapport aux besoins épidémiques.Conclusion : Au Canada, l'utilisation de la PPrE-VIH a augmenté entre 2018 et 2021, et l'adoption de la PPrE-VIH a varié en fonction de l'âge, du sexe et de la province.Le ratio PPrE-aux-besoins facilite l'évaluation de l'adoption de la PPrE-VIH en tant que stratégie de prévention et pourrait être utilisé pour explorer les disparités dans l'offre entre les provinces et les catégories démographiques disponibles.Toutefois, le ratio pourrait être amélioré si l'on disposait de plus de données sur les populations clés et d'autres attributs tels que la race/ l'ethnicité, le statut socio-économique et le lieu de résidence (zone urbaine/rurale).
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".