A Group-Based Trajectory Model for Changes in Pre-Exposure Prophylaxis and Condom Use Among Men Who Have Sex with Men Participating in the ANRS IPERGAY Trial
Notice bibliographique
Résumé
Pre-exposure prophylaxis (PrEP) is one of the most important milestones in HIV prevention for high-risk HIV-negative people. The introduction of PrEP into the HIV prevention package has raised the question of possible risk compensation, and in particular, a reduction in condom use. Although open-label extension (OLE) studies have enabled investigators to examine risk compensation in more real-life settings, results to date have been inconclusive regarding PrEP-induced behavioral changes. We aimed to identify behavioral trajectories over time for PrEP and condom use, and to investigate the link between these trajectories. Group-based trajectory modeling using logistic specification was implemented. Data of the 332 individuals participating in the double-blind and OLE phases of ANRS IPERGAY were used. Four distinct group trajectories were identified: 49.7% of the participants had “systematic adherence to PrEP,” 19% had “high adherence to PrEP, 15.3% had “declining adherence to PrEP,” and 16% had “low adherence to PrEP.” Two condom trajectories were identified: 53% (n = 176) of the 332 participants were “low-level users” of condoms, and 47% were “high-level users.” Among the former, 24.4% also belonged to the “low adherence to PrEP” group. This most-at-risk group represented 13% of all the participants. The effectiveness of offering sexual activity-based PrEP as part of the French HIV prevention package in the ANRS IPERGAY clinical trial is demonstrated by the relatively small proportion of participants that offset their low-level condom use with PrEP adherence. The results from this work may help in the future development of tailored prevention programs for high-risk HIV-negative people.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».