Incidence of and Risk Factors for Sexual Orientation–Related Physical Assault Among Young Men Who Have Sex With Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We sought to determine incidence of, prevalence of, and risk factors for sexual orientation-related physical assault in young men who have sex with men (MSM). METHODS: We completed a prospective open cohort study of young MSM in Vancouver, British Columbia, surveyed annually between 1995 and 2004. Correlates of sexual orientation-related physical assault before enrollment were identified with logistic regression. Risk factors for incident assaults were determined with Cox regression. RESULTS: At enrollment, 84 (16%) of 521 MSM reported ever experiencing assault related to actual or perceived sexual orientation. Incidence was 2.3 per 100 person-years; cumulative incidence at 6-year follow-up was 10.8 per 100 person-years. Increased risk of incident sexual orientation-related physical assault was observed among MSM 23 years or younger (relative hazard=3.1; 95% confidence interval [CI] = 1.6, 5.8), Canadian Aboriginal people (relative hazard = 3.0; 95% CI=1.4, 6.2), and those who previously experienced such assault (relative hazard=2.5; 95% CI=1.3, 4.8). CONCLUSIONS: These data underscore the need for increased public awareness, surveillance, and support to reduce assault against young MSM. Such efforts should be coordinated at the community level to ensure that social norms dictate that such acts are unacceptable.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».