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Enregistrement W1974414626 · doi:10.1136/sextrans-2011-050108.194

P1-S5.16 Investigating self-reported level of condom use and condom use in last act among high-risk groups in Southern India

2011· article· en· W1974414626 sur OpenAlexaff
Michael Pickles, Rajatashuvra Adhikary, M K Mainkar, Kathleen Deering, Supriya Verma, Marie‐Claude Boily, Peter Vickerman, Michel Alary

Notice bibliographique

RevueSexually Transmitted Infections · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIncome, Poverty, and Inequality
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCondomDemographyFemale condomFamily medicineEnvironmental healthGynecologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Syphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Measuring consistent condom use (CCU) is crucial in understanding the trajectory of the HIV epidemic and in evaluating HIV preventive interventions that promote condom use. We examine how one measure of CCU varies across different populations, and compare it to condom use in the last sex act. Methods Using data from cross-sectional behavioural and biological surveys (2005–2007), we compare responses concerning self-reported level of condom use and condom use in the last act by female sex workers (FSWs), their clients, and men who have sex with men (MSM) in districts from Andhra Pradesh, Maharashtra and Tamil Nadu states in India. For FSWs/clients, the question related to sex with occasional clients/FSWs. For MSM, the question was for non-commercial, non-regular male partners. The time period was unspecified. Levels of condom use were defined as every time", “most of the time/sometimes”, and “never”. We define CCU as those who reply “every time”. Results 95.2% of all FSWs reported using a condom in the last act, compared to 72.9% of clients and 80.0% MSM. However, only 36.7% of clients and 29.6% of MSM reported CCU compared to 80.0% of FSWs. Abstract P1-S5-16 table 1 shows condom use in the last act stratified by reported level of condom use. For all populations reporting CCU “always”, condom use in the last act was >98%. Of those who reported “most of the time/sometimes”, there was a significant difference between condom use in the last act between clients and the other groups (χ 2 test, p<0.001), with clients using condoms less frequently. Condom use in the last act among those who “never” use a condom was low (<3%). Abstract P1-S5.16 Table 1 Results from IBBA surveys in Andhra Pradesh, Maharashtra and Tamil Nadu states Report using a condom “every time” Report using a condom “sometimes/most of the time” Report using a condom “never” Used a condom in last sex act Report using a condom “every time” Report using a condom “sometimes /most of the time” Report using a condom “never” FSW 80.00% (4010) 19.01% (953) 0.96% (93) 98.28% 87.20% 2.08% Client 36.67% (1667) 48.20% (2191) 15.13% (688) 98.50% 75.58% 2.03% MSM 29.63% (621) 63.63% (1648) 12.39% (321) 99.36% 88.17% 1.25% Conclusions CCU may not accurately reflect number of acts protected by condoms. Among males in particular, dividing condom users into CCU and non-CCU neglects many who almost always use condoms, and so will still have a high degree of protection. These individuals are an important group to consider when evaluating the effect of changes in condom use on the HIV epidemic, especially among MSM. HIV prevention programmes should try to identify reasons explaining lower CCU among MSM and clients who already use condoms “most of the time/sometimes”, and endeavour to increase consistency within this group.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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