Combination HIV Prevention Strategies Among Montreal Gay, Bisexual, and Other Men Who Have Sex with Men in the PrEP Era: A Latent Class Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Pre-exposure prophylaxis (PrEP) became publicly available in Quebec for gay, bisexual and other men who have sex with men (GBM) in 2013. We used baseline data from Engage, a cohort of GBM recruited by respondent-driven sampling, to examine patterns of combination HIV prevention use among Montreal GBM since PrEP became available. Latent class analysis, stratified by HIV status, was used to categorize GBM by self-reported use of biomedical and behavioural prevention strategies. Correlates of resulting classes were identified using multinomial logistic regression. Among HIV-negative/unknown GBM (n = 968), we identified four classes: low use of prevention (32%), condoms (40%), seroadaptive behaviour (21%), and biomedical (including PrEP; 7%). Those using prevention (condoms, seroadaptive behaviour, and biomedical) had a higher number of anal sex partners and were more likely to report a recent sexually transmitted infection diagnosis. GBM using biomedical prevention also had a higher level of formal education. Among GBM living with HIV (n = 200), we identified three classes: mainly antiretroviral treatment (ART) with viral suppression (53%), ART with viral suppression and condoms (19%), and ART with viral suppression and seroadaptive behaviour (18%). Again, the number of anal sex partners was higher among those using condoms and seroadaptive behaviours. Our findings show antiretroviral-based prevention, either alone or in combination with other strategies, is clearly a component of the HIV prevention landscape for GBM in Montreal. Nevertheless, PrEP uptake remains low, and there is a need to promote its availability 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».