Generational differences in sexual behaviour and partnering among gay, bisexual, and other men who have sex with men
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Given that different generations of gay, bisexual, and other men who have sex with men (gbMSM) have been influenced by substantially different life course events and cultural contexts, we explored differences in sexual behaviour between millennials, Gen-Xers, and baby boomers. METHODS: Sexually active gbMSM from Metro Vancouver, ≥16 years, were recruited using respondent-driven sampling between 2012-2015 and completed computer-assisted self-interviews every 6 months, up to 2017. To explore differences between generations (millennials born ≥1987, Gen-Xers born 1962-1986, baby boomers born <1962) we used multivariable logistic regression models using baseline, RDS-weighted data. We also examined 6-month trends, stratified by generation, in partner number, prevalence of high-risk sex, and relationship status using hierarchical mixed-effects models. RESULTS: =0.002). After controlling for relevant demographics, differences were observed for some sexual behaviours (i.e., anal sex positioning, giving oral sex, sex toys, masturbation, sexual app/website use, transactional sex) but not others (i.e., receiving oral sex, rimming, fisting, watersports, group sex). At baseline, millennials reported less high-risk sex than other generations but all trended toward less high-risk sex, fewer partners, and regular partnering over the course of the study. CONCLUSIONS: While there was notable similarity across generations, millennial gbMSM reported earlier age at first anal intercourse and less high-risk sex. However, all generations trended towards less high-risk sex, fewer partners, and regular partnering over time.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».