Characterizing Geosocial-Networking App Use Among Young Black Men Who Have Sex With Men: A Multi-City Cross-Sectional Survey in the Southern United States
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding where and how young black men who have sex with men (YBMSM) in the southern United States meet their sexual partners is germane to understanding the underlying factors contributing to the ongoing HIV transmission in this community. Men who have sex with men (MSM) commonly use geosocial networking apps to meet sexual partners. However, there is a lack of literature exploring geosocial networking app use in this particular population. OBJECTIVE: Our aim was to examine the characteristics, preferences, and behaviors of a geographically diverse sample of geosocial networking app-using YBMSM in the southern United States. METHODS: Data were collected from a sample of 75 YBMSM across three cities (Gulfport, Mississippi; Jackson, Mississippi; and New Orleans, Louisiana). Multiple aspects of geosocial networking app use were assessed, including overall app use, age of participant at first app use, specific apps used, reasons for app use, photos presented on apps, logon times and duration, number of messages sent and received, and characteristics of and behaviors with partners met on apps. Survey measures of app-met partner and sexual behavior characteristics assessed at midpoint (Day 7) and completion visits (Day 14) were compared using McNemar's test or Wilcoxon signed-rank test. In addition, we assessed activity spaces derived from GPS devices that participants wore for 2 weeks. RESULTS: , P=.011). CONCLUSIONS: Use of geosocial networking apps to meet sexual partners among our sample of YBMSM in the southern United States was common, with a diverse range of app use behaviors being reported. Further research should characterize the association between geosocial networking app use and engagement in sexual behaviors that increase risk for HIV acquisition and transmission. In addition, geosocial networking apps present a promising platform for HIV prevention interventions targeting YBMSM who use these apps.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».