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Enregistrement W2168042344 · doi:10.1177/0956462415575424

HIV testing behaviour and use of risk reduction strategies by HIV risk category among MSM in Vancouver

2015· article· en· W2168042344 sur OpenAlexafffundabout
Paul Bogowicz, David Moore, Steve Kanters, Warren Michelow, Wayne Robert, Robert S. Hogg, Réka Gustafson, Mark Gilbert

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of STD & AIDS · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensBC Centre for Disease ControlVancouver Coastal HealthSimon Fraser UniversityAIDS VancouverUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineMen who have sex with menPsychological interventionPre-exposure prophylaxisHuman immunodeficiency virus (HIV)DemographyRisk factorLower riskRisk assessmentInternal medicineImmunologyConfidence intervalSyphilisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,291 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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