P1-S2.52 Risk factors for STIs among MSM attending a sexually transmitted disease clinic in Montreal, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background Often STIs are not diagnosed and not treated because people don't have access to appropriate healthcare screening facilities and to care. At Clinique l'Actuel (Montreal, Canada) we developed Gay Screen Clinic (GSC) as a new concept giving rapid access to men who have sex with men (MSM) to an appointment for STI screening. We then assessed the extend and risk factors of STIs in a population of men having sex with men (MSM) attending the GSC. Methods We did a retrospective analysis of the last 1000 attendees to the GSC at Clinique l'Actuel in 2009−2010. Multivariable analyses were conducted to identify the factors associated with history of STIs. Results Participants were all MSM with a mean age of 32 years (ranged from 18 to 70 y). In total, 50% (n=506) of them self reported history of STIs and 236(24%) of them had a positive sexual health screen at this visit. STI diagnoses included genital herpes (n=105, 14 %), condylomes (n=79, 8%), syphilis (n=43, 5%), chlamydia infection (n=32, 3%), HIV (n=10, 1%), Gonorrhoea (n=9, 1%) and HCV (n=5, 1%). 32% of the attendees had sexual relations in bath houses and 43% with anonymous contacts. In multivariate analyses, past history of STI was significantly associated with higher age (OR=1.02, p=0.001), higher number of sexual partners in the last 12 months (OR=1.02, p=0.015), having sexual contact in bath houses (OR=1.46, p=0.021) and with unknown partners met through internet or in backrooms (OR=1.53, p=0.004), using recreational drugs (OR=2.01, p=0.001) and having only male partners (OR=1.60, p=0.023) rather than male and female sexual partners. Conclusions STIs were common among non HIV MSM attending the GSC in Montreal. Even after many years of prevention campaign MSM still have high risk sexual behaviour. Physician should routinely enquire about drug use of their patients in order to prevent new STIs. Targeting specific sexual networks is needed to be more effective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».