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Enregistrement W3089983701 · doi:10.1002/jia2.25603

Online socializing among men who have sex with men and transgender people in Nairobi and Johannesburg and implications for public health‐related research and health promotion: an analysis of qualitative and respondent‐driven sampling survey data

2020· article· en· W3089983701 sur OpenAlexaff
Elizabeth Fearon, Adam Bourne, Siyanda Tenza, Thesla Palanee‐Phillips, Rhoda Kabuti, Peter Weatherburn, Will Nutland, Joshua Kimani, Adrian D. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of the International AIDS Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHIV/AIDS Research and Interventions
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesLa Trobe UniversityMedical Research CouncilDepartment for International Development, UK GovernmentUniversity of OxfordStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésMen who have sex with menRespondentSocial mediaTransgenderMedicineContext (archaeology)Reproductive healthSexual identitySexual orientationPublic healthQualitative researchDemographyGerontologySocial psychologyHuman sexualityPsychologyGender studiesPopulationFamily medicineHuman immunodeficiency virus (HIV)Environmental healthSociologyGeographyNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: There is little published literature about gay, bisexual and other men who have sex with men and transgender individuals (MSM and TG)'s use of social media in sub-Saharan Africa, despite repressive social and/or criminalizing contexts that limit access to physical HIV prevention. We sought to describe MSM and TG's online socializing in Nairobi and Johannesburg, identifying the characteristics of those socializing online and those not, in order to inform the development of research and health promotion in online environments. METHODS: Respondent-driven sampling surveys were conducted in 2017 in Nairobi (n = 618) and Johannesburg (n = 301) with those reporting current male gender identity or male sex assigned at birth and sex with a man in the last 12 months. Online socializing patterns, sociodemographic, sexual behaviour and HIV-testing data were collected. We examined associations between social media use and sociodemographic characteristics and sexual behaviours among all, and only those HIV-uninfected, using logistic regression. Analyses were RDS-II weighted. Thirty qualitative interviews were conducted with MSM and TG in each city, which examined the broader context of and motivations for social media use. RESULTS: Most MSM and TG had used social media to socialize with MSM in the last month (60% Johannesburg, 71% Nairobi), mostly using generic platforms (e.g. Facebook), but also gay-specific (e.g. Grindr). HIV-uninfected MSM and TG reporting riskier recent sexual behaviours had raised odds of social media use in Nairobi, including receptive anal intercourse (adjusted OR = 2.15, p = 0.006), buying (aOR = 2.24, p = 0.015) and selling sex with men (aOR = 2.17, p = 0.004). Evidence for these associations was weaker in Johannesburg, though socializing online was associated with condomless anal intercourse (aOR = 3.67, p = 0.003) and active syphilis (aOR = 13.50, p = 0.016). Qualitative findings indicated that while online socializing can limit risk of harm inherent in face-to-face interactions, novel challenges were introduced, including context collapse and a fear of blackmail. CONCLUSIONS: Most MSM and TG in these cities socialize online regularly. Users reported HIV acquisition risk behaviours, yet this space is not fully utilized for sexual health promotion and research engagement. Effective, safe and acceptable means of using online channels to engage with MSM/TG that account for MSM and TG's strategies and concerns for managing online security should now be explored, as complements or alternatives to existing outreach.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,456
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,075 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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