评估患者对自动化算法的接受度,以识别HIV暴露前预防的女性
Shivanjali Shankaran1, Eleanor E Friedman2, Samantha Devlin2
1Division of Infectious Diseases, Rush University Medical Center, Chicago, Illinois, USA.
Journal of women's health (2002)
|February 9, 2024
概括
大多数 cisgender 妇女对 PrEP 识别的自动化 HIV 风险算法感到舒服,但对隐私和偏见有担忧. 了解这些观点对于改善艾滋病毒预防的普及至关重要.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 预防传染病 预防传染病
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 尽管艾滋病毒暴露前预防 (PrEP) 的需求很高,但 cisgender 女性的吸收率很低.
- 电子医疗记录 (EMR) 数据,就像STI诊断一样,可以识别那些可以从PrEP中受益的女性.
- 患者对使用自动化风险算法用于PrEP识别的观点基本上是未知的.
研究的目的:
- 评估女性对基于EMR的自动化艾滋病毒风险算法的态度.
- 为了确定对算法的观点是否因自我感知的艾滋病毒风险而有所不同.
- 为改善cisgender女性PrEP吸收的策略提供信息.
主要方法:
- 在伊利诺伊州芝加哥对112名 cisgender 妇女进行了调查,这些妇女是通过EMR警报或STI诊所转诊识别的.
- 评估参与者的艾滋病毒风险因素,自我感知风险以及对自动化艾滋病毒风险算法的意见.
- 用算法分析了舒适度,考虑了隐私和潜在的偏见.
主要成果:
- 85%的女性认为他们的艾滋病毒风险很低,尽管性传播疾病诊断率很高.
- 大多数女性总体上对算法感到舒服,但当算法识别到她们个人时,感觉更不舒服.
- 半性别女性表达了复杂的感受,认为算法具有潜在的赋权,但也引起了隐私和种族偏见的担忧.
结论:
- 半性别女性对自动化艾滋病毒风险算法有细微的看法,平衡潜在的好处与隐私和偏见的担忧.
- 医疗保健提供者必须解决这些问题,以有效地实施基于EMR的PrEP算法.
- 改善易受伤害的 cisgender 女性的 PrEP 吸收需要将技术与以患者为中心的考虑整合起来.
