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Enregistrement W2165899877 · doi:10.2196/jmir.2888

Factors Associated With Intention to Use Internet-Based Testing for Sexually Transmitted Infections Among Men Who Have Sex With Men

2013· article· en· W2165899877 sur OpenAlexafffundabout
Mark Gilbert, Travis Salway, Thomas Kerr, Darlene Taylor, Christopher K. Fairley, Richard Lester, Tom Wong, Terry Trussler, Rick Marchand, Jean Shoveller, Gina Ogilvie

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Internet Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaCommunity Based Research CentreAIDS VancouverBC Centre for Disease ControlUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBritish Columbia Centre for Disease Control
Mots-clésThe InternetLogistic regressionMedicineMen who have sex with menPopulationDemographyReproductive healthOddsOdds ratioFamily medicineGerontologyPsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthSyphilisComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Internet-based testing programs are being increasingly used to reduce testing barriers for individuals at higher risk of infection, yet the population impact and potential for exacerbation of existing health inequities of these programs are not well understood. OBJECTIVE: We used a large online sample of men who have sex with men (MSM) in Canada to measure acceptability of Internet-based testing and perceived advantages and disadvantages of this testing approach. METHODS: We asked participants of the 2011/2012 Sex Now Survey (a serial online survey of gay and bisexual men in Canada) whether they intended to use Internet-based testing and their perceived benefits and disadvantages of use. We examined whether intention to use was associated with explanatory variables spanning (A) sociodemographics, (B) Internet and technology usage, (C) sexually transmitted infections (STI)/ human immunodeficiency virus (HIV) and risk, and (D) health care access and testing, using multivariable logistic regression (variable selection using Bayesian information criterion). RESULTS: Overall, intention to use was high (5678/7938, 71.53%) among participants with little variation by participant characteristics. In our final model, we retained the variables related to (B) Internet and technology usage: use of Internet to cruise for sex partners (adjusted odds ratio [AOR] 1.46, 95% CI 1.25-1.70), use of Internet to search for sexual health information (AOR 1.36, 95% CI 1.23-1.51), and mobile phone usage (AOR 1.19, 95% 1.13-1.24). We also retained the variables for (D) health care access and testing: not "out" to primary care provider (AOR 1.24, 95% CI 1.10-1.41), delayed/avoided testing due to privacy concerns (AOR 1.77, 95% CI 1.49-2.11), and delayed/avoided testing due to access issues (AOR 1.65, 95% CI 1.40-1.95). Finally, we retained the variable being HIV positive (AOR 0.56, 95% CI 0.46-0.68) or HIV status unknown (AOR 0.89, 95% CI 0.77-1.01), age <30 years (AOR 1.41, 95% CI 1.22-1.62), and identifying as bisexual (AOR 1.18, 95% CI 1.04-1.34) or straight/other (AOR 0.67, 95% CI 0.50-0.90). The greatest perceived benefits of Internet-based testing were privacy (2249/8388, 26.81%), general convenience (1701/8388, 20.28%), and being able to test at any time (1048/8388, 12.49%). The greatest perceived drawbacks were the inability to see a doctor or nurse (1507/8388, 17.97%), wanting to talk to someone about results (1430/8388, 17.97%), not wanting online results (1084/8388, 12.92%), and low trust (973/8388, 11.60%). CONCLUSIONS: The high and wide-ranging intention to use that we observed suggests Internet-based testing has the potential to reach into all subgroups of MSM and may be particularly appealing to those facing current barriers to accessing STI/HIV testing and who are more comfortable with technology. These findings will be used to inform the promotion and further evaluation of an Internet-based testing program currently under development in British Columbia, Canada.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations61
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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