Depressive symptoms and problematic alcohol and other substance use in 1476 gay, bisexual, and other MSM at three research sites in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Information on mental health and substance use challenges among gay, bisexual, and other MSM (GBMSM) is needed to focus resources on these issues and optimize services for HIV prevention and care. We determined factors associated with depressive symptoms and problematic alcohol and other substance use among GBMSM in Kenya. METHODS: Self-identified GBMSM in three HIV research studies in Kenya provided information on depressive symptoms [Patient Health Questionnaire 9 (PHQ-9)], alcohol use [Alcohol Use Disorder Identification Test (AUDIT)], and other substance use [Drug Abuse Screening Test 6 (DAST-6)]. Associations were evaluated using mixed effects Poisson regression. RESULTS: Of 1476 participants, 452 (31%) reported moderate-to-severe depressive symptoms (PHQ-9 ≥ 10), 637 (44%) hazardous alcohol use (AUDIT ≥ 8), and 749 (51%) problematic substance use (DAST-6 ≥ 1). Known HIV-positive status was not associated with these outcomes. Transactional sex was associated with hazardous alcohol use [adjusted prevalence ratio (aPR) 1.34, 95% confidence interval (CI) 1.12-1.60]. Childhood abuse and recent trauma were associated with moderate-to-severe depressive symptoms (aPR 1.43, 95% CI 1.10-1.86 and aPR 2.43, 95% CI 1.91-3.09, respectively), hazardous alcohol use (aPR 1.36, 95% CI 1.10-1.68 and aPR 1.60, 95% CI 1.33-1.93, respectively), and problematic substance use (aPR 1.32, 95% CI 1.09-1.60 and aPR 1.35, 95% CI 1.14-1.59, respectively). CONCLUSION: GBMSM in rights-constrained settings need culturally appropriate services for treatment and prevention of mental health and substance use disorders, in addition to human rights advocacy to prevent abuse. Mental health and substance use screening and treatment or referral should be an integral part of programs, including HIV prevention and treatment programs, providing services to GBMSM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».