MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2945381935 · doi:10.2196/13771

Factors Associated With Willingness to Use Pre-Exposure Prophylaxis in Brazil, Mexico, and Peru: Web-Based Survey Among Men Who Have Sex With Men

2019· article· en· W2945381935 sur OpenAlexvenueno aff
Thiago S. Torres, Kelika A. Konda, Hamid Vega-Ramírez, Oliver Antonio Elorreaga Reyes, Dulce Díaz-Sosa, Brenda Hoagland, Steven Díaz, Cristina Pimenta, Marcos Benedetti, Hugo López‐Gatell, Rebeca Robles, Beatriz Grinsztejn, Valdiléa G. Veloso

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésMen who have sex with menMedicineContext (archaeology)DemographyPre-exposure prophylaxisLogistic regressionPopulationEnvironmental healthGerontologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Family medicineGeographySyphilis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HIV disproportionally affects key populations including men who have sex with men (MSM). HIV prevalence among MSM varies from 17% in Brazil and Mexico to 13% in Peru, whereas it is below 0.5% for the general population in each country. Pre-exposure prophylaxis (PrEP) with emtricitabine/tenofovir is being implemented in the context of combination HIV prevention. Reports on willingness to use PrEP among MSM have started to emerge over the last few years. Previously reported factors associated with willingness to use PrEP include awareness, higher sexual risk behavior, and previous sexually transmitted infection. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the factors associated with willingness to use daily oral PrEP among MSM in 3 Latin American, middle-income countries (Brazil, Mexico, and Peru). METHODS: This Web-based, cross-sectional survey was advertised in 2 gay social network apps (Grindr and Hornet) used by MSM to find sexual partners and on Facebook during 2 months in 2018. Inclusion criteria were being 18 years or older, cisgender men, and HIV-negative by self-report. Eligible individuals answered questions on demographics, behavior, and PrEP (awareness, willingness to use, barriers, and facilitators). Multivariable logistic regression modeling was performed to assess the factors associated with willingness to use daily oral PrEP in each country. RESULTS: From a total sample of 43,687 individuals, 44.54% of MSM (19,457/43,687) were eligible and completed the Web-based survey-Brazil: 58.42% (11,367/19,457), Mexico: 30.50% (5934/19,457), and Peru: 11.08% (2156/19,457); median age was 28 years (interquartile range: 24-34), and almost half lived in large urban cities. Most participants were recruited on Grindr (69%, 13,349/19,457). Almost 20% (3862/19,352) had never tested for HIV, and condomless receptive anal sex was reported by 40% (7755/19,326) in the previous 6 months. Whereas 67.51% (13,110/19,376) would be eligible for PrEP, only 9.80% (1858/18,959) of participants had high HIV risk perception. PrEP awareness was reported by 64.92% (12,592/19,396); this was lower in Peru (46.60%, 1002/2156). Overall, willingness to use PrEP was reported by 64.23% (12,498/19,457); it was highest in Mexico (70%, 4158/5934) and lowest in Peru (58%, 1241/2156). In multivariate regression models adjusted for age, schooling, and income in each country, willingness to use PrEP was positively associated with PrEP awareness and PrEP facilitators (eg, free PrEP and HIV testing) and negatively associated with behavioral (eg, concerned by daily pill regimen) and belief barriers (eg, sexual partners may expect condomless sex). CONCLUSIONS: In this first cross-country, Web-based survey in Latin America, willingness to use PrEP was found to be high and directly related to PrEP awareness. Interventions to increase awareness and PrEP knowledge about safety and efficacy are crucial to increase PrEP demand. This study provides important information to support the implementation of PrEP in Brazil, Mexico, and Peru.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Public Health and SurveillanceMême sujetHIV/AIDS Research and InterventionsTravaux en français237 207