HIV medication adherence, substance use, sexual risk behaviors and psychological distress among younger black men who have sex with men and transgender women: Preliminary findings
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the United Sates, young Black men who have sex with men and transgender women (YBMSM/TW) ages 16 to 29 bear the highest burden of new HIV infections. HIV medication adherence is critical for maintaining the quality of life for infected persons, supporting secondary prevention efforts and reducing community viral loads. However, few studies have examined the relationship between medication adherence and health related factors such as substance use, sexual risk behaviors and psychological distress symptoms among YBMSM/TW. This represents the primary focus of this exploratory study. Methods: B aseline data is from Project nGage, a RCT that enroll ed 86 newly diagnosed YBMSM/TW (age s 18-29). Measures on medication adherence, substance use, sexual risks behaviors and psychological distress symptoms were assessed. Results: Study findings indicated that medication adherence was related to less alcohol use, alcohol desire, alcohol compulsion, and having a partner who used marijuana as a sex drug. Findings also indicated that medication adherence was related to decreased feelings of psychological distress. Study findings did not indicate any relationship between medication adherence and group or unprotected anal sex. Conclusion: Our study findings indicated that HIV medication adherence, among YBMSM/TW was a significant correlate of lower substance use and psychological distress, and that service providers may enhance such gains by promoting medication adherence.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».