Portrait de la prophylaxie préexposition contre le VIH chez les personnes utilisatrices de drogues injectables à Montréal : implications cliniques et de santé publique
Bibliographic record
Abstract
Introduction: La recrudescence du virus d’immunodéficience humaine (VIH) en Amérique du Nord révèle des stratégies de prévention sous-optimales, notamment chez les personnes utilisatrices de drogues injectables (PUDI). Nombreuses à manifester un intérêt pour la prophylaxie préexposition (PrEP), peu arrivent à y accéder. Objectif: Cette étude avait pour buts de décrire le continuum de la PrEP dans une cohorte canadienne de PUDI, d’examiner l’association entre la volonté d’utiliser la PrEP et le risque de VIH, et décrire les perceptions et croyances sur la PrEP. Méthodes: En mobilisant un cadre conceptuel de candidature aux soins, des analyses bivariées et modèles de régression ont été conduits sur des données collectées auprès de 466 individus entre 2016 et 2022. Résultats: Sur le continuum, 26% des PUDI connaissaient la PrEP, 48% étaient intéressées et moins de 2% l’avaient utilisée. Selon le risque VIH mesuré par l’outil ARCH-IDU, davantage d’individus à risque élevé étaient intéressés par la PrEP. Les seuls autres facteurs différenciant les PUDI intéressées par la PrEP de celles non intéressées étaient l’injection de cocaïne, la détresse psychologique et le logement instable. La perception de la PrEP était généralement positive et les PUDI en comprenaient les indications une fois informées de son existence. Conclusion: De multiples facteurs influencent la négociation d’une candidature à la PrEP. Puisqu’une large proportion des PUDI sont réceptives à la PrEP, un outil simple comme l’ARCH-IDU pourrait en faciliter la prescription. La PrEP devrait être conceptualisée comme une intervention de santé publique, afin de stimuler la demande pour cette méthode.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 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".