Travelling for sex, attending gay-specific venues, and HIV-related sexual risk among men who have sex with men in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Gay, bisexual, and other men who have sex with men (GBMSM) remain the group most affected by HIV in Canada. Travelling for sex and attendance at specific venues for sex have been linked to elevated HIV risk among GBMSM, but most research on these mobilities and sexual health has focused on GBMSM living in large cities. The purpose of this study was to explore HIV-related sexual risk among GBMSM from mid-sized cities and rural regions who attend gay-specific venues and/or travel for sex. A cross-sectional online survey was completed by a convenience sample of individuals (n = 526) self-identifying as LGBTQ who lived, worked, or studied in Waterloo Region, a mixed urban-rural region in the southwestern part of Ontario, Canada. Analyses for the current study were restricted to those identifying as GBMSM (n = 269). Multinomial logistic regression models were created to explore travelling outside of the Region for sex, as well as recent attendance at gay-specific venues, and their associations with a contextual measure of HIV-related sexual transmission risk. Individuals reporting high HIV risk were significantly more likely to travel outside of Waterloo Region for sex than individuals reporting no HIV risk (OR = 3.08; 95% CI: 1.20, 7.93). The association between travel and risk was strengthened after controlling for education, marital status, sexual orientation, gender modality, and social support (OR = 5.07; 95% CI: 1.73, 14.87). GBMSM who reside outside of large cities may travel farther, enter unfamiliar scenes, or be less privy to information disseminated through current health promotion initiatives for GBMSM in large cities. Due to the dynamic geographic status of GBMSM travelling for sex and attendance at venues, HIV prevention initiatives that target these individuals may benefit from additional conceptualization of health promotion delivery in terms of social and sexual networks, rather than simply by place of residence.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».