Syndemics of depression, alcohol use, and victimisation, and their association with HIV-related sexual risk among men who have sex with men and transgender women in India
Notice bibliographique
Résumé
We examined the presence and co-occurrence of psychosocial health conditions (depression, frequent alcohol use, and victimisation) among men who have sex with men (MSM) and transgender (TG) women in India, and their cumulative association with sexual risk. A survey questionnaire was administered among a convenience sample of 600 participants (MSM = 300; TG women = 300) recruited through six non-governmental organisations in four states. Prevalences of the number of psychosocial health conditions among MSM were: none = 31.3%, one = 43%, two = 20%, and three = 5.7%; and among TG women: none = 9%; one = 35.33%, two = 38.33%, and three = 17.33%. In bivariate and multivariate models, these conditions were positively and additively related to sexual risk, providing evidence for a syndemic of psychosocial health conditions among MSM and TG women and their synergistic effect on sexual risk. In addition to the number of syndemic conditions, resilient coping and social support were significant predictors of sexual risk among MSM and TG women, respectively. HIV preventive interventions in India should screen for and address co-occurring psychosocial health conditions - experiences of violence, mental health issues, and alcohol use - among MSM and TG women.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».