Trends in Serosorting and the Association With HIV/STI Risk Over Time Among Men Who Have Sex With Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Serosorting among men who have sex with men (MSM) is common, but recent data to describe trends in serosorting are limited. How serosorting affects population-level trends in HIV and other sexually transmitted infection (STI) risk is largely unknown. METHODS: We collected data as part of routine care from MSM attending a sexually transmitted disease clinic (2002-2013) and a community-based HIV/sexually transmitted disease testing center (2004-2013) in Seattle, WA. MSM were asked about condom use with HIV-positive, HIV-negative, and unknown-status partners in the prior 12 months. We classified behaviors into 4 mutually exclusive categories: no anal intercourse (AI); consistent condom use (always used condoms for AI); serosorting [condom-less anal intercourse (CAI) only with HIV-concordant partners]; and nonconcordant CAI (CAI with HIV-discordant/unknown-status partners; NCCAI). RESULTS: Behavioral data were complete for 49,912 clinic visits. Serosorting increased significantly among both HIV-positive and HIV-negative men over the study period. This increase in serosorting was concurrent with a decrease in NCCAI among HIV-negative MSM, but a decrease in consistent condom use among HIV-positive MSM. Adjusting for time since last negative HIV test, the risk of testing HIV positive during the study period decreased among MSM who reported NCCAI (7.1%-2.8%; P= 0.02), serosorting (2.4%-1.3%; P = 0.17), and no CAI (1.5%-0.7%; P = 0.01). Serosorting was associated with a 47% lower risk of testing HIV positive compared with NCCAI (adjusted prevalence ratio = 0.53; 95% confidence interval: 0.45 to 0.62). CONCLUSIONS: Between 2002 and 2013, serosorting increased and NCCAI decreased among Seattle MSM. These changes paralleled a decline in HIV test positivity among MSM.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».