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Enregistrement W2540988163 · doi:10.2196/mhealth.5600

Sexual Preferences and Presentation on Geosocial Networking Apps by Indian Men Who Have Sex With Men in Maharashtra

2016· article· en· W2540988163 sur OpenAlexvenueno aff
Jayson Rhoton, J. Michael Wilkerson, Shruta Mengle, Pallav Patankar, B. R. Simon Rosser, Maria L. Ekstrand

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of Mental Health
Mots-clésMen who have sex with menPopularityInternet privacyHuman immunodeficiency virus (HIV)PopulationCondomPresentation (obstetrics)PsychologyDemographyMedicineSocial psychologyComputer scienceFamily medicineSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The affordability of smartphones and improved mobile networks globally has increased the popularity of geosocial networking (GSN) apps (eg, Grindr, Scruff, Planetromeo) as a method for men who have sex with men (MSM) to seek causal sex partners and engage with the queer community. As mobile penetration continues to grow in India, it is important to understand how self-presentation on GSN app is relevant because it offers insight into a population that has not been largely studied. There is very little information about how Indian MSM discuss their sexual preferences and condom preferences and disclose their human immunodeficiency virus (HIV) status with potential sex partners on Web-based platforms. OBJECTIVE: The objective of this study was to describe how self-presentation by Indian MSM on GSN apps contributes to sexual preferences, HIV or sexually transmitted infection (STI) disclosure, and if the presentation differs due to proximity to the Greater Mumbai or Thane region. METHODS: Between September 2013 and May 2014, participants were recruited through banner advertisements on gay websites, social media advertisements and posts, and distribution of print materials at outreach events hosted by lesbian, gay, bisexual, transgender (LGBT) and HIV service organizations in Maharashtra, India. Eligible participants self-identified as being MSM or hijra (transgender) women, living in Maharashtra, aged above 18 years, having regular Internet access, and having at least one male sex partner in the previous 90 days. RESULTS: Indian MSM living inside and outside the Greater Mumbai or Thane region reported an average of 6.7 (SD 11.8) male sex partners in the last 3 months; on average HIV status of the sex partners was disclosed to 2.9 (SD 8.9). The most commonly used websites and GSN apps by MSM living inside Greater Mumbai or Thane region were Planetromeo, Grindr, and Gaydar. Results demonstrated that MSM used smartphones to access GSN apps and stated a preference for both condomless and protected anal sex but did not disclose their HIV status. This low level of HIV disclosure potentially increases risk of HIV or STI transmission; therefore, trends in use should be monitored. CONCLUSIONS: Our data helps to fill the gap in understanding how Indian MSM use technology to find casual sex partners, disclose their sexual preference, and their HIV status on Web-based platforms. As mobile penetration in India continues to grow and smartphone use increases, the use of GSN sex-seeking apps by MSM should also increase, potentially increasing the risk of HIV or STI transmission within the app's closed sexual networks.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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