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Enregistrement W2945841606 · doi:10.1186/s12889-019-6744-y

HIV leadership programming attendance is associated with PrEP and PEP awareness among young, gay, bisexual, and other men who have sex with men in Vancouver, Canada

2019· article· en· W2945841606 sur OpenAlexafffundabout
Kalysha Closson, Sarah Chown, Heather L. Armstrong, Lu Wang, Nicanor Bacani, Darren Ho, Jody Jollimore, Gbolahan Olarewaju, David Moore, Eric Abella Roth, Robert S. Hogg, Nathan J. Lachowsky

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of VictoriaCommunity Based Research CentreAIDS VancouverPHS Community Services SocietyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BC
Mots-clésMedicineMen who have sex with menAttendanceSexual orientationPre-exposure prophylaxisFamily medicinePublic healthTreatment as preventionReproductive healthBiostatisticsYoung adultGerontologyDemographyHuman immunodeficiency virus (HIV)SyphilisPsychologyPopulationViral loadEnvironmental healthNursingSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Young gay, bisexual, and other men who have sex with men (YGBM) may have reduced engagement and knowledge of HIV care and biomedical HIV prevention strategies, such as pre-exposure prophylaxis (PrEP), post-exposure prophylaxis (PEP), and Treatment as Prevention (TasP), compared with adult GBM. We sought to understand differences in HIV prevention awareness, health care access, and service utilization between youth (16-29 years) and adult (≥30 year) GBM, as well as factors associated with attendance in HIV leadership programming among YGBM living in the publicly funded PrEP setting of Vancouver, Canada. METHODS: Sexually-active GBM were recruited using respondent-driven sampling (RDS) from February 2012 to February 2015. Participants completed an in-person computer-assisted self-interview every 6 months, up to February 2017, with questions on sociodemographic factors, awareness of biomedical HIV prevention strategies, and an HIV treatment optimism-skepticism scale. Participants were asked if they had ever attended either of two HIV-leadership programs designed for YGBM. Both programs involve multiple GBM-led education and social networking sessions operated by community-based organizations in Vancouver. Multivariable Glimmix confounder models assessed differences between youth and adult GBM. Among younger men, bivariate analyses examined factors associated with HIV-leadership program attendance. RESULTS: Of 698 GBM who enrolled in the longitudinal study, 36.8% were less than 30 years old at the first study visit. After controlling for gender identification, sexual orientation, HIV status, and income in the past 6 months, younger GBM (n = 257/698) had lower awareness of biomedical HIV prevention strategies and less HIV treatment optimism compared with older GBM (n = 441/698). Among younger GBM who attended HIV-leadership programs (n = 50), greater awareness of biomedical HIV prevention strategies and higher HIV treatment optimism were reported, compared with non-attendees. CONCLUSION: Younger GBM, who are disproportionately affected by the HIV epidemic, are less aware of new prevention technologies than older GBM, but attending peer-based HIV-leadership programs ameliorates age-disparities in HIV-prevention knowledge and treatment optimism.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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