Pathways to HIV risk and vulnerability among lesbian, gay, bisexual, and transgendered methamphetamine users: a multi-cohort gender-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Methamphetamine (MA) use continues to be a major public health concern in many urban settings. We sought to assess potential relationships between MA use and individual, social, and structural HIV vulnerabilities among sexual minority (lesbian, gay, bisexual or transgendered) drug users. METHODS: Beginning in 2005 and ending in 2008, 2109 drug users were enrolled into one of three cohort studies in Vancouver, Canada. We analysed longitudinal data from all self-identified sexual minority participants (n = 248). Logistic regression using generalized estimating equations (GEE) was used to examine the independent correlates of MA use over time. All analyses were stratified by biological sex at birth. RESULTS: At baseline, 104 (7.5%) males and 144 (20.4%) females reported sexual minority status, among whom 64 (62.1%) and 58 (40.3%) reported MA use in the past six months, respectively. Compared to heterosexual participants, sexual minority males (odds ratio [OR] = 3.74, p < 0.001) and females (OR = 1.80, p = 0.003) were more likely to report recent MA use. In multivariate analysis, MA use among sexual minority males was associated with younger age (adjusted odds ratio [AOR] = 0.93 per year older, p = 0.011), Aboriginal ancestry (AOR = 2.59, p = 0.019), injection drug use (AOR = 3.98, p < 0.001), having a legal order or area restriction (i.e., "no-go zone") impact access to services or influence where drugs are used or purchased (AOR = 4.18, p = 0.008), unprotected intercourse (AOR = 1.62, p = 0.048), and increased depressive symptoms (AOR = 1.67, p = 0.044). Among females, MA use was associated with injection drug use (AOR = 2.49, p = 0.002), Downtown South residency (i.e., an area known for drug use) (AOR = 1.60, p = 0.047), and unprotected intercourse with sex trade clients (AOR = 2.62, p = 0.027). CONCLUSIONS: Methamphetamine use was more prevalent among sexual minority males and females and was associated with different sets of HIV risks and vulnerabilities. Our findings suggest that interventions addressing MA-related harms may need to be informed by more nuanced understandings of the intersection between drug use patterns, social and structural HIV vulnerabilities, and gender/sexual identities. In particular, MA-focused prevention and treatment programs tailored to disenfranchised male and female sexual minority youth are recommended.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».