Informal confidential voting interviewing in a sexual risk assessment of men who have sex with men (MSM) and transgenders (hijra) in Bangalore, India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The accuracy of self-reporting sensitive sexual risk behaviours is highly susceptible to misreporting. Informal confidential voting interviews (ICVIs) may minimise social desirability bias by increasing the privacy of the interview setting. The objective was to investigate determinants of risky behaviour among men who have sex with men (MSM) and 'hijra' (transgenders) reported through two interviewing tools: ICVIs and face-to-face interviews (FTFIs). METHODS: Cluster random sampling was used to recruit MSM in 85 cruising sites in Bangalore, including eight hammams (bath houses) and 77 public locations where MSM and hijra cruise for sex. Individuals were randomly allocated to one of the data collection methods(5:2 FTFI : ICVI). Data were analysed using standard regression and a profile regression approach that associates clusters of behaviours with our outcome (FTFI vs ICVI). RESULTS: A total of 372 MSM and hijra were interviewed for the FTFIs and 153 respondents completed ICVIs. Participants were more likely to report injecting drug use (4% vs 1%; p=0.008) and paying to have sex with a female sex worker (FSW) in the last year (28% vs 8%; p=0.001) in the ICVIs. There were no differences to questions on sociodemographics, sexual debut with another male, non-condom use (12% vs 14%), ever selling sex to men (58% vs 56%), current female partner (26% vs 20%) and non-condom use with a main female partner (17% vs 19%). CONCLUSIONS: The significant differences between interview modes for certain outcomes, such as intravenous drug use and sex with a FSW, demonstrate how certain behaviour is stigmatised among the MSM community. Nevertheless, the lack of effect of the interviewing tool in other outcomes may indicate either less reporting bias in reporting this behaviour or environmental factors such as the interviewers not adequately screening themselves from the respondent or a potential disadvantage of using other MSM as interviewers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».