HIV testing behaviour and use of risk reduction strategies by HIV risk category among MSM in Vancouver
Notice bibliographique
Résumé
We carried out an analysis of a serobehavioural study of men who have sex with men >19 years of age in Vancouver, Canada to examine HIV testing behaviour and use of risk reduction strategies by HIV risk category, as defined by routinely gathered clinical data. We restricted our analysis to those who self-identified as HIV-negative, completed a questionnaire, and provided a dried blood spot sample. Of 842 participants, 365 (43.3%) were categorised as lower-risk, 245 (29.1%) as medium-risk and 232 (27.6%) as higher-risk. The prevalence of undiagnosed HIV infection was low (lower 0.8%, medium 3.3%, higher 3.9%; p = 0.032). Participants differed by risk category in terms of having had an HIV test in the previous year (lower 46.5%, medium 54.6%, higher 67.0%; p < 0.001) and in their use of serosorting (lower 23.3%, medium 48.3%, higher 43.1%; p < 0.001) and only having sex with HIV-positive men if those men had low viral loads or were taking HIV medication (lower 5.1%, medium 4.8%, higher 10.9%; p = 0.021) as risk reduction strategies. These findings speak to the need to consider segmented health promotion services for men who have sex with men with differing risk profiles. Risk stratification could be used to determine who might benefit from tailored multiple health promotion interventions, including HIV pre-exposure prophylaxis.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».