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Enregistrement W2296047509 · doi:10.1186/s12889-016-2859-6

Actual sexual risk and perceived risk of HIV acquisition among HIV-negative men who have sex with men in Toronto, Canada

2016· article· en· W2296047509 sur OpenAlexafffundabout
Maya Kesler, Rupert Kaul, Juan Liu, Mona Loutfy, Dionne Gesink, Ted Myers, Robert S. Remis

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensMaple Leaf Medical ClinicUniversity Health NetworkWomen's College HospitalUniversity of TorontoPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRisk perceptionDemographyMen who have sex with menBiostatisticsCasualLogistic regressionRisk factorRisk assessmentEpidemiologyOdds ratioGerontologyEnvironmental healthHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicinePsychologySyphilisPerceptionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Theory suggests that perceived human immunodeficiency virus (HIV) risk and actual HIV risk behaviour are cyclical whereby engaging in high risk behaviour can increase perceived risk, which initiates precautionary behaviour that reduces actual risk, and with time reduces perceived risk. While current perceived risk may impact future actual risk, it is less clear how previous actual risk shapes current perceived risk. If individuals do not base their current perceived risk on past behaviour, they lose the protective effect of perceived risk motivating precautionary behaviour. Our goal was to determine the impact of actual risk on perceived risk. METHODS: Sexually active men who have sex with men (MSM) were recruited at the Maple Leaf Medical Clinic in downtown Toronto from September 2010 to June 2012. Participants completed a socio-behavioural questionnaire using an Audio Computer Assisted Self-Interview (ACASI). Actual HIV risk (primary predictor) was constructed by applying principal component analysis (PCA) to eight sexual risk survey questions and comprised three components which reflected sex with casual partners, sex with HIV-positive regular partners and sex with HIV unknown status regular partners. Perceived HIV risk (outcome) was measured by asking participants what the chances were that they would ever get HIV. Multivariable logistic regression was used to measure the association between actual and perceived HIV risk. RESULTS: One hundred and fifty HIV-negative MSM were recruited (median age 44.5 years [IQR 37-50 years]). Twenty percent of MSM perceived their HIV risk to be high. The odds of having a high perceived risk was significantly higher in those with high actual HIV risk indicated by low condom use with an HIV-positive regular partner compared to those with low actual HIV risk indicated by high condom use with an HIV-positive regular partner (Odds Ratio (OR) 18.33, 95% confidence interval (CI) 1.65-203.45). Older age was associated with lower perceived risk but only age 40-49 compared to less than 30 was statistically significant (OR 0.12, 95% CI 0.016-0.86). The odds of having high perceived risk was significantly associated with men who used poppers in the previous 6 months compared to those who did not use poppers (OR 5.64, 95% CI 1.20-26.48). CONCLUSIONS: Perceived HIV risk increased significantly as condom use with an HIV-positive regular partner decreased. However, perceived HIV risk was not associated with condom use with casual partners or HIV unknown status regular partners, even though these behaviours could be considered risky. The relationship between perceived and actual risk in HIV studies is complex and has implications on how health care workers address the issue of risky sexual behaviour and perceived risk.

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)0,001
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 enseignants0,119
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
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

Citations46
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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