Sexual Orientation, Sexual Abuse, and HIV-Risk Behaviors Among Adolescents in the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We explored HIV risk behaviors, sexual orientation, and sexual abuse among 5 school-based cohorts in Seattle, Wash (SEA95 and SEA99:N=7477 and N=6590), and British Columbia (BC92, BC98, and BC03 [weighted]: N=239975, N=281576, and N=265132). METHODS: An HIV risk scale of 7 items assessed risky sexual behaviors and injection drug use. Self-identified sexual orientation included heterosexual, bisexual, gay/lesbian, and, in British Columbia only, mostly heterosexual. Analyses of covariance were conducted separately by gender and were adjusted for age and sexual abuse when comparing means. RESULTS: Gay/lesbian and bisexual adolescents had higher mean age-adjusted risk scores compared with heterosexual and mostly heterosexual adolescents. After we controlled for sexual abuse history, mean scores were 2 to 4 times higher among abused students than among nonabused students in each sexual orientation group. Age/abuse-adjusted models better explained the variance in risk scores (R(2)=0.10-0.31), but sexual orientation remained an independent predictor. CONCLUSION: Sexual minority adolescents who attended school reported higher HIV risk behaviors, and higher prevalence of sexual victimization may partially explain these risks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».