High prevalence of syndemic health problems in patients seeking post-exposure prophylaxis for sexual exposures to HIV
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The standard clinical approach to non-occupational HIV post-exposure prophylaxis (nPEP) focuses on biomedical aspects of the intervention, but may overlook co-occurring or 'syndemic' psychosocial problems that reinforce future vulnerability to HIV. We therefore sought to determine the prevalence of syndemic health problems in a cohort of Ontario nPEP patients, and explored the relationship between syndemic burden and HIV risk. METHODS: Between 07/2013-08/2016, we distributed a self-administered questionnaire to patients presenting to three clinics in Toronto and Ottawa seeking nPEP for sexual HIV exposures. We used validated screening tools to estimate the prevalence of depression (CES-D score ≥16), harmful alcohol use (AUDIT ≥8), problematic drug use (DUDIT ≥6 men/≥2 women), and sexual compulsivity (SCS ≥24) among men who have sex with men (MSM) respondents. In exploratory analyses, we examined the relationships between syndemic conditions using univariable logistic regression models, and the relationship between syndemic count (total number of syndemic conditions per participant) and HIV risk, as estimated by the HIRI-MSM score, using linear regression models. RESULTS: The 186 MSM included in the analysis had median age 31 (IQR = 26-36), including 87.6% having a college/undergraduate degree or higher. Overall, 53.8% screened positive for depression, 34.4% for harmful alcohol use, 30.1% for problematic drug use, and 16.1% for sexual compulsivity. Most participants (74.2%) had at least one syndemic condition and 46.8% had more than one. Exploratory analyses suggested positive associations between depression and harmful alcohol use (OR = 2.11, 95%CI = 1.13, 3.94) and between harmful alcohol use and problematic drug use (OR = 1.22, 95%CI = 0.65, 2.29). Syndemic count was associated with increased HIRI-MSM risk scores in univariable (2.2, 95%CI = 1.0, 3.3 per syndemic condition) and multivariable (2.1, 95%CI = 0.6, 3.6) linear regression models. CONCLUSIONS: The prevalence of syndemic conditions in MSM seeking nPEP for sexual exposure is alarmingly high, and is associated with underlying HIV risk. Routine screening for these conditions may identify opportunities for intervention and could alleviate future vulnerability to HIV.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».