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Enregistrement W2593086676 · doi:10.2196/publichealth.7255

Detailed Knowledge About HIV Epidemiology and Transmission Dynamics and Their Associations With Preventive and Risk Behaviors Among Gay, Bisexual, and Other Men Who Have Sex With Men in the United States

2017· article· en· W2593086676 sur OpenAlexvenueno aff
Akshay Sharma, Stephen Sullivan, Rob Stephenson

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMen who have sex with menDemographyTransmission (telecommunications)RespondentEpidemiologyLogistic regressionEducational attainmentPublic healthPsychologyMedicineGerontologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineComputer scienceSociologySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM) in the United States remain disproportionately affected by human immunodeficiency virus (HIV). Yet their testing frequency is suboptimal and condomless anal sex (CAS) is increasing. Behavioral theories posit that information about HIV is a pivotal construct in individual risk reduction. However, measurements of knowledge have traditionally focused on ever hearing about HIV and being aware of the most common routes of spread. OBJECTIVE: Using a national Web-based sample of sexually active GBMSM, we sought to (1) quantify levels of detailed knowledge about HIV epidemiology and transmission dynamics, (2) describe variations in detailed knowledge levels across demographic strata, and (3) evaluate potential associations of increasing levels of detailed knowledge with HIV testing in the past year and engaging in CAS with a male partner in the past 3 months. METHODS: GBMSM were recruited through a social networking website (Facebook) from August to September 2015 and asked 17 knowledge-based questions pertaining to the following 2 domains using a Web-based survey: HIV epidemiology (9 questions including statistics on incidence, prevalence, and distribution) and HIV transmission dynamics (8 questions including modes of spread and per-act transmission probabilities). Ordinal domain-specific indices of detailed knowledge were created for each respondent by summing their number of correct responses. Separate cumulative logit models were used to identify factors independently associated with each index, and multivariable logistic regression models were used to characterize associations with HIV testing history and recently engaging in CAS. RESULTS: Of the 1064 participants in our study, only half (49.62%, 528/1064) had been tested for HIV in the past year, and almost half (47.84%, 509/1064) had engaged in CAS with a male partner in the past 3 months. Majority scored 3 of 9 epidemiology questions correct (26.88%, 286/1064) and 5 of 8 transmission dynamics questions correct (25.00%, 266/1064). Participants younger than 35 years, of non-Hispanic non-white or Hispanic race and ethnicity, with lower educational levels, and who reported a sexual orientation other than homosexual or gay were significantly less knowledgeable about HIV transmission dynamics. Increasing levels of knowledge about this domain were independently associated with testing in the past year (adjusted odds ratio for each additional correct response: 1.10, 95% CI 1.01-1.20) but not with recent CAS. Increasing knowledge about HIV epidemiology was not associated with either outcome. CONCLUSIONS: Increasing detailed knowledge about HIV epidemiology might not be as important as educating sexually active GBMSM regarding transmission dynamics. Researchers and practitioners designing prevention messages targeting GBMSM should bear in mind that not all knowledge is equal and that some aspects might have a greater positive impact than others. Future research to identify influential content and contemporary modes of delivery is needed.

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)0,005
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,340 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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