Usage of purchased self-tests for HIV and sexually transmitted infections in Amsterdam, the Netherlands: results of population-based and serial cross-sectional studies among the general population and sexual risk groups
Notice bibliographique
Résumé
Objectives There are limited data on the usage of commercially bought self-tests for HIV and other sexually transmitted infections (STIs). Therefore, we studied HIV/STI self-test usage and its determinants among the general population and sexual risk groups between 2007 and 2015 in Amsterdam, the Netherlands. Setting Data were collected in four different studies among the general population (S1–2) and sexual risk groups (S3–4). Participants S1–Amsterdam residents participating in representative population-based surveys (2008 and 2012; n=6044) drawn from the municipality register; S2–Participants of a population-based study stratified by ethnicity drawn from the municipality register of Amsterdam (2011–2015; n=17 603); S3–Men having sex with men (MSM) participating in an HIV observational cohort study (2008 and 2013; n=597) and S4–STI clinic clients participating in a cross-sectional survey (2007–2012; n=5655). Primary and secondary outcome measures Prevalence of HIV/STI self-test usage and its determinants. Results The prevalence of HIV/STI self-test usage in the preceding 6–12 months varied between 1% and 2% across studies. Chlamydia self-tests were most commonly used, except among MSM in S3. Chlamydia and syphilis self-test usage increased over time among the representative sample of Amsterdam residents (S1) and chlamydia self-test usage increased over time among STI clinic clients (S4). Self-test usage was associated with African Surinamese or Ghanaian ethnic origin (S2), being woman or MSM (S1 and 4) and having had a higher number of sexual partners (S1–2). Among those in the general population who tested for HIV/STI in the preceding 12 months, 5–9% used a self-test. Conclusions Despite low HIV/STI self-test usage, we observed increases over time in chlamydia and syphilis self-test usage. Furthermore, self-test usage was higher among high-risk individuals in the general population. It is important to continue monitoring self-test usage and informing the public about the unknown quality of available self-tests in the Netherlands and about the pros and cons of self-testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».