Sex trade involvement and rates of human immunodeficiency virus positivity among young gay and bisexual men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Susceptibility to human immunodeficiency virus (HIV) infection is of particular concern for marginalized populations. The objective of this study was to determine risk factors associated with sex trade work among young gay and bisexual men. Further, we aimed to compare HIV prevalence and incidence among men involved and not involved in sex trade work. METHODS: The study is based upon data obtained from a prospective cohort study of young gay and bisexual men. Participants had completed a baseline questionnaire which elicited information on demographic information, sexual behaviours, and substance use. Sex trade involvement was defined as the exchange of money, drugs, goods, clothing, shelter or protection for sex within the one year prior to enrollment. Contingency table and multivariate logistic regression analyses were used to identify risk factors associated with involvement in the sex trade. RESULTS: Of the 761 eligible participants, 126 (16%) reported involvement in sex trade work. Multivariate logistic regression analysis revealed regular alcohol use (Odds Ratio [OR] = 3.6, 95% CI : 1.8-7.2), aboriginal ethnicity (OR = 3.7, 95% CI : 1.6-8.7), unemployment (OR = 3.9, 95% CI : 2.1-7.3), history of residence in a psychiatric ward (OR = 4.2, 95% CI : 1.8-9.8), bisexual activity (OR = 7.0, 95% CI : 3.5-14.1) and the use of crack (OR = 7.4, 95% CI : 3.0-18.7) to be independently associated with sex trade work. Sex trade workers had a significantly higher HIV prevalence at baseline compared with non-sex trade workers (7.3% versus 1.1%, P < 0.001). As well, HIV incidence was found to be significantly higher for sex trade workers compared with non-sex trade workers (4.7% versus 0.9%, P = 0.011). CONCLUSION: Our study reveals that for male sex trade workers in this setting increased vulnerability to HIV infection is related to unfavourable living conditions, substance use and sexual risk behaviour.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».