Effect of an express testing service for gay and bisexual men on HIV testing frequency in Sydney, Australia: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Background HIV infection in gay and bisexually active men (GBM) is an international public health concern and increasing HIV testing frequency is an important prevention goal. In this study we assessed the effect of introducing the Xpress clinic on repeat HIV testing in high-risk GBM in Sydney, Australia. METHODS: The study population consisted of higher-risk (>5 male partners in the preceding 3 months) HIV-negative GBM attending the Sydney Sexual Health Centre for HIV screening between 1 October 2009 and 31 December 2013 (12 months before Xpress was introduced and 3 years after). Poisson regression models were used to calculate the average annual trend of retesting within 6 months by quarter, and a retrospective cohort was constructed in which multivariate regression methods were used to assess the association between attendance at the Xpress clinic and repeat HIV testing in 6 months. RESULTS: Among high-risk GBM, HIV retesting increased from 32% in Quarter 1 of 2011 to 48% in Quarter 4 of 2013 (Ptrend<0.001). There was no significant trend in the proportion of high-risk GBM retesting within 6 months by quarter in the period before Xpress (1 October 2009-30 September 2010; Ptrend=0.69), but there was a significant upward trend after Xpress implementation (1 January 2011-31 December 2013; Ptrend<0.001). The summary rate ratio in the before versus during Xpress period in all GBM was 1.27 (95% confidence interval (CI) 1.15-1.40; P<0.001). In the multivariate analysis, attending the Xpress clinic was independently associated with retesting within 6 months of an initial test (adjusted OR 2.78; 95% CI 2.12-3.66; P<0.001) after adjusting for other demographics and risk factors. CONCLUSIONS: This study consistently shows that optimising current services by introducing express clinics was able to increase HIV testing frequency in high-risk GBM and should be adopted more widely.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».